HR_Analytics.csv|人力资源分析数据集|员工流失数据集

一个来自虚构公司的HR数据集，用于分析和聚类，旨在追踪和解决员工流失问题。数据集包含2023年全年的员工数据，用于识别可能影响员工流失率的员工群体及其共同特征，并提出解决方案以减少员工流失率。

原始信息汇总

HR Analytics and Clustering 数据集概述

数据集来源

• 数据集来自 Kaggle，链接为：https://www.kaggle.com/datasets/anshika2301/hr-analytics-dataset

数据集描述

• 数据集包含2023年某大型公司员工的相关信息，用于分析员工流失率。
• 数据集文件名为 HR_Analytics.csv，包含1480条记录和38个特征。

特征列表

• EmpID: 员工ID
• Age: 年龄
• AgeGroup: 年龄组
• Attrition: 是否离职
• BusinessTravel: 商务旅行频率
• DailyRate: 日薪
• Department: 部门
• DistanceFromHome: 家到公司的距离
• Education: 教育水平
• EducationField: 教育领域
• EmployeeCount: 员工数量
• EmployeeNumber: 员工编号
• EnvironmentSatisfaction: 环境满意度
• Gender: 性别
• HourlyRate: 小时工资
• JobInvolvement: 工作参与度
• JobLevel: 职位级别
• JobRole: 职位
• JobSatisfaction: 工作满意度
• MaritalStatus: 婚姻状况
• MonthlyIncome: 月收入
• SalarySlab: 薪资等级
• MonthlyRate: 月薪
• NumCompaniesWorked: 工作过的公司数量
• Over18: 是否超过18岁
• OverTime: 是否加班
• PercentSalaryHike: 薪资涨幅百分比
• PerformanceRating: 绩效评级
• RelationshipSatisfaction: 关系满意度
• StandardHours: 标准工作小时
• StockOptionLevel: 股票期权等级
• TotalWorkingYears: 总工作年限
• TrainingTimesLastYear: 去年培训次数
• WorkLifeBalance: 工作与生活平衡
• YearsAtCompany: 在公司工作年限
• YearsInCurrentRole: 在当前职位工作年限
• YearsSinceLastPromotion: 上次晋升后的年限
• YearsWithCurrManager: 与当前经理共事年限

数据集目标

• 分析员工流失率是否异常，并识别相关模式。
• 提出并验证可能导致异常流失率的假设。
• 将员工分类为不同的群组，以提出定制化的解决方案。

数据处理步骤

1. 加载数据
2. 数据描述
3. 数据预处理：清洗、探索性数据分析和特征工程
4. 训练-测试数据集分割
5. 机器学习模型构建
6. 模型性能评估
7. 模型部署
8. 结论

数据集统计信息

• 数据集包含1480条记录，38个特征。
• 特征类型包括：1个浮点数类型，25个整数类型，12个对象类型。
• 数据集的基本统计信息包括：年龄、日薪、家到公司的距离、教育水平、月收入等特征的均值、标准差、最小值、最大值等。

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数据集介绍

构建方式

HR_Analytics.csv数据集的构建基于一家大型公司2023年全年的人力资源数据，涵盖了员工的各种特征和行为。数据来源于Kaggle平台，经过初步的数据清洗和特征工程处理，确保了数据的质量和一致性。数据集包含了38个字段，涵盖了员工的个人信息、工作环境、薪酬福利、职业发展等多个维度。通过这些数据，旨在帮助人力资源部门识别员工流失的潜在原因，并为制定针对性的留人策略提供数据支持。

特点

HR_Analytics.csv数据集具有多维度的特征，包括员工的年龄、性别、教育背景、工作满意度、薪酬水平等，这些特征为分析员工流失提供了丰富的信息基础。数据集中的'Attrition'字段是关键的目标变量，用于标识员工是否离职。此外，数据集还包含了多个定量和定性变量，如'MonthlyIncome'、'JobRole'等，这些变量有助于深入挖掘员工流失的潜在模式和原因。

使用方法

使用HR_Analytics.csv数据集时，首先需要加载数据并进行初步的数据探索，了解各字段的分布和相关性。随后，可以通过数据清洗、特征选择和工程化处理，为后续的机器学习模型构建做好准备。常用的分析方法包括相关性分析、回归分析和聚类分析，以识别与员工流失高度相关的特征。最终，分析结果可以通过PowerBI等工具进行可视化展示，为人力资源部门提供决策支持。

背景与挑战

背景概述

HR_Analytics.csv数据集由Victor Barros和S. dos Reis于2024年创建，旨在解决大型公司人力资源部门面临的员工流失率问题。该数据集包含了2023年全年员工的相关信息，涵盖了多个维度，如年龄、教育背景、工作满意度等。通过分析这些数据，研究人员希望识别出可能导致员工流失的特定群体及其共同特征，从而提出针对性的解决方案，以降低公司的员工流失率。这一研究不仅有助于提升员工的工作满意度，还对企业的长期稳定发展具有重要意义。

当前挑战

HR_Analytics.csv数据集在构建和分析过程中面临多项挑战。首先，数据集中的特征多样且复杂，包括定量和定性数据，这增加了数据预处理和特征工程的难度。其次，员工流失率的预测是一个典型的分类问题，但数据中可能存在类别不平衡的情况，这会影响模型的准确性。此外，数据集中的某些特征可能存在缺失值或异常值，需要进行有效的数据清洗和处理。最后，如何通过数据分析提出切实可行的解决方案，并确保这些方案能够有效实施，也是该研究面临的一大挑战。

常用场景

经典使用场景

在人力资源分析领域，HR_Analytics.csv数据集的经典使用场景主要集中在员工流失率的预测与分析。通过该数据集，研究者可以深入挖掘员工特征与离职倾向之间的关系，识别出高流失风险群体。具体方法包括使用机器学习模型如逻辑回归、决策树等，对员工数据进行分类，进而预测员工的离职可能性，为企业的留人策略提供科学依据。

解决学术问题

HR_Analytics.csv数据集解决了人力资源管理中一个核心的学术研究问题：如何量化和预测员工的离职倾向。通过分析员工的工作满意度、薪资水平、工作年限等多维度数据，研究者能够构建出有效的预测模型，揭示影响员工离职的关键因素。这不仅有助于学术界深化对员工行为动机的理解，也为企业制定针对性的人力资源策略提供了理论支持。

衍生相关工作

HR_Analytics.csv数据集的广泛应用催生了一系列相关研究和工作。例如，有研究利用该数据集开发了基于深度学习的员工流失预测模型，进一步提升了预测的准确性。此外，还有学者基于此数据集探讨了不同行业、不同职位员工的离职模式差异，为行业特定的人力资源管理提供了参考。这些衍生工作不仅丰富了人力资源分析的理论体系，也推动了相关技术的实际应用。