员工特征与离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-emmanuelosanebi
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，预测模型，企业管理，行为分析，生存分析，数据分析
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的员工特征数据，记录了与员工离职相关的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的静态数据集合。
地理范围：数据未限定具体的地理位置，但数据特征反映了企业内部的员工构成。
数据维度：数据集包括30多个特征，涵盖员工的年龄、工作相关情况（如工作旅行频率、每日工作时长、部门、离家距离等）、教育背景、环境满意度、性别、工作投入度、职位级别、婚姻状况、月收入、工作年限、晋升情况、工作生活平衡度等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv、testcsv和sample_submissioncsv三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，旨在用于员工离职预测模型的构建与分析。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析、以及预测离职风险的建模研究。
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、和机器学习交叉领域的学术研究，如探索影响员工离职的关键因素、构建离职预测模型等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工流失预警、人才管理、以及优化员工留存策略等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理政策、改善工作环境、提高员工满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、和人力资源管理相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职的影响因素，并进行预测模型的构建。
此数据集特别适合用于探索员工特征与离职之间的关系，构建预测模型，帮助企业提前识别高风险员工，并采取相应的干预措施，以降低员工流失率。
