SailsfortMotors员工离职预测与分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职,人力资源,预测分析,机器学习,Sailsfort Motors,员工满意度,工作环境,薪资,部门
数据概述：
本数据集旨在分析Sailsfort Motors公司员工离职相关的因素，用于构建预测员工离职的模型，并提出提高员工留存率的策略。数据集包含员工的关键属性，涵盖了员工的工作表现、工作经历、工作环境、薪资待遇等多个方面。具体字段包括：
- 满意度水平：员工的满意度水平。
- 最近一次评估：最近一次绩效评估得分。
- 项目数量：员工参与的项目数量。
- 平均每月工作时长：员工平均每月的工作时长。
- 在公司工作时长：员工在公司的工作年限。
- 工伤事故：员工是否发生过工伤事故（1：是，0：否）。
- 是否离职：员工是否已经离职（1：是，0：否）。
- 近五年是否晋升：员工在过去五年内是否获得晋升（1：是，0：否）。
- 部门：员工所属部门。
- 薪资水平：薪资水平（低、中、高）。
数据用途概述：
该数据集主要用于构建和评估员工离职预测模型。通过对数据的分析，可以识别影响员工离职的关键因素，例如工作满意度、工作时长、薪资水平等。研究人员可以利用此数据集进行以下工作：
- 预测员工离职：建立机器学习模型（如逻辑回归、决策树、随机森林等）来预测员工离职的可能性。
- 识别关键因素：通过模型分析，找出影响员工离职的最重要因素。
- 提出留存策略：基于数据分析结果，为Sailsfort Motors公司提供改进员工留存率的建议，例如调整薪酬福利、改善工作环境、优化晋升机制等。
- 探索性数据分析：进行探索性数据分析（EDA），以了解数据的分布、模式和相关性，为模型构建提供依据。
