人力资源员工离职预测数据集HumanResourcesEmployeeTurnoverPredictionDataset-ahmedghonem01
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, 预测分析, 员工满意度, 薪资水平, 部门分析, 离职预测
数据概述：
该数据集包含来自某公司的人力资源数据，记录了员工的相关属性和离职情况，用于分析和预测员工的离职倾向。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。
地理范围：数据来源未明确，但数据内容反映了公司内部的组织结构和员工情况。
数据维度：数据集包括员工的满意度、最后评估、项目数量、月均工作时长、在职时间、是否发生工伤、是否离职、过去五年是否晋升、所属部门和薪资水平等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于开源项目或公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工离职预测、数据分析和机器学习建模。
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、行为科学和数据挖掘等领域的学术研究，例如员工离职原因分析、影响因素研究等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在预测员工流失率、优化招聘策略、提高员工满意度等方面。
决策支持：支持企业管理层进行人力资源规划、制定员工保留计划和优化组织结构。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和人力资源管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素，构建预测模型，从而帮助企业降低员工流失率，提高组织效率。
