员工离职预测与行为分析数据集EmployeeAttritionPredictionandBehaviorAnalysis-psakshi
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 行为分析, 机器学习, 员工画像, 预测模型, 企业管理, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理领域的数据，记录了员工的个人信息、工作表现、工作环境等，用于分析员工离职的影响因素和预测员工离职的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的静态数据集合。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但可推测为特定组织或企业内部的员工数据。
数据维度：包括“Id”（员工编号）、“Age”（年龄）、“BusinessTravel”（出差频率）、“Department”（部门）、“DistanceFromHome”（离家距离）、“Education”（教育程度）、“EducationField”（教育领域）、“EmployeeNumber”（员工工号）、“EnvironmentSatisfaction”（环境满意度）、“Gender”（性别）、“JobInvolvement”（工作投入度）、“JobRole”（职位）、“JobSatisfaction”（工作满意度）、“MaritalStatus”（婚姻状况）、“MonthlyIncome”（月收入）、“NumCompaniesWorked”（曾就职公司数）、“OverTime”（是否加班）、“PercentSalaryHike”（薪资涨幅）、“PerformanceRating”（绩效评分）、“StockOptionLevel”（股票期权水平）、“TotalWorkingYears”（总工作年限）、“TrainingTimesLastYear”（去年培训次数）、“YearsAtCompany”（在职年限）、“YearsInCurrentRole”（现岗位年限）、“YearsSinceLastPromotion”（上次晋升年限）、“YearsWithCurrManager”（与现任经理共事年限）、“CommunicationSkill”（沟通能力）、“Behaviour”（行为）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含 traincsv 和 testcsv 两个文件，便于数据分析和模型构建。
该数据集适合用于员工离职预测、影响因素分析、员工行为建模等任务。
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、行为科学、数据挖掘等领域的学术研究，如员工离职预测模型构建、离职影响因素分析、员工画像构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其适用于优化招聘流程、提高员工留存率、改善员工工作体验等方面。
决策支持：支持企业管理层进行人力资源战略规划，如制定薪酬策略、优化晋升机制、改善工作环境等。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解员工行为和离职预测。
此数据集特别适合用于探索员工个人特征、工作环境、工作表现等因素对离职行为的影响，帮助用户实现提高员工留存率、降低人力成本等目标。
