员工离职预测与分析数据集EmployeeAttritionPredictionandAnalysis-resalat
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 机器学习, 员工行为, 预测模型, 组织管理, 数据分析, 类别预测
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的员工信息，记录了与员工离职相关的多种因素，旨在用于预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常视为静态数据集，反映特定时间点的员工状态。
地理范围：数据未限定具体地区，可用于分析不同组织环境下的员工行为。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖了员工的个人信息、工作情况、薪资待遇、工作满意度等多个维度，包括但不限于：id、年龄、出差频率、日薪、部门、离家距离、教育程度、学历领域、员工数量、环境满意度、性别、时薪、工作投入度、职位级别、工作角色、工作满意度、婚姻状况、月收入、月费率、工作过的公司数量、是否成年、是否加班、薪资涨幅百分比、绩效评分、关系满意度、标准工时、股票期权水平、总工作年限、去年培训次数、工作生活平衡、在公司年限、目前角色年限、上次晋升至今年限、与现任经理共事年限、离职情况（Attrition）。
数据格式：CSV格式，包含trainscsv和testscsv两个文件，方便数据读取与分析。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行脱敏处理，确保数据隐私。
该数据集适合用于人力资源分析、员工离职预测、组织行为研究以及机器学习模型的训练与评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于人力资源管理、组织行为学、数据挖掘等领域的学术研究，如离职原因分析、员工流失预测模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工管理、人才招聘、离职风险预警等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业管理者进行决策，优化员工管理策略，降低离职率，提升组织效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职的影响因素与预测方法。
此数据集特别适合用于构建员工离职预测模型，分析影响离职的关键因素，帮助企业制定针对性的留才策略，从而提高员工满意度和组织稳定性。
