员工缺勤行为分析数据集EmployeeAbsenteeismBehaviorAnalysis-pachimatlamukesh
数据来源：互联网公开数据
标签：员工缺勤, 行为分析, 健康管理, 劳动力统计, 数据挖掘, 预测模型, 机器学习, 工作效率
数据概述：
该数据集包含来自UCI机器学习库的员工缺勤数据，记录了员工缺勤相关的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但可推测为一段时间内的员工出勤记录。
地理范围：数据来源于特定工作场所，未明确具体地理位置。
数据维度：包括员工ID，缺勤原因，缺勤月份，星期几，季节，交通费用，居住地到工作地距离，服务时间，年龄，每日平均工作负荷，目标达成率，违纪情况，教育程度，子女数量，社交饮酒习惯，社交吸烟习惯，宠物数量，体重，身高，身体质量指数，以及缺勤时长（小时）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为Absenteeism_at_work.csv，便于数据分析和处理。数据来源于UCI机器学习库，已进行标准化。
该数据集适合用于探索影响员工缺勤行为的因素，以及构建预测模型。
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、健康管理等领域的研究，如分析缺勤原因、预测缺勤时长等。
行业应用：可以为企业提供数据支持，用于优化员工管理、改善工作环境、制定健康福利计划等。
决策支持：支持企业进行人力资源规划、提高员工工作效率、降低缺勤率。
教育和培训：作为数据分析、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理解员工行为与缺勤之间的关系。
此数据集特别适合用于分析员工缺勤与各种因素之间的关联，帮助企业制定更有效的管理策略，提升员工福祉和工作效率。
