印度企业员工离职预测数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职,预测模型,组织数据,不平衡数据集,绩效评估,员工满意度,工作生活平衡,离职率
数据概述：
本数据集旨在解决员工离职预测问题，模拟真实世界中的组织数据，包含10,000条员工信息记录。数据涵盖了员工的人口统计信息、工作相关因素、绩效指标以及历史离职指标等关键要素。该数据集呈现了不平衡的特征，反映了现实中员工离职率较低的情况。
数据用途概述：
该数据集适用于员工离职预测模型的构建、组织绩效评估、员工满意度研究及工作生活平衡分析等多种场景。研究人员可以通过此数据集识别影响员工离职的关键因素；人力资源部门可以利用数据预测潜在的离职风险，从而采取相应的留人措施；此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解员工离职预测的基本原理和方法。
举例：
数据集中的一条记录可能包含以下信息：
- 年龄：35岁
- 性别：女性
- 教育水平：本科
- 婚姻状况：已婚
- 家庭距离：20公里
- 职位：销售代表
- 部门：销售部
- 工作地点：办公室
- 薪资：50000元
- 工龄：5年
- 绩效评分：7分
- 完成项目数：3个
- 培训时长：30小时
- 升职次数：1次
- 加班时长：10小时
- 满意度评分：7分
- 工作生活平衡评分：8分
- 缺勤天数：2天
- 每月平均工作时长：170小时
- 经理评分：8分
- 升职详细情况：2018年晋升销售经理
- 工作生活相关因素：工作量适中，团队氛围良好
- 离职状态（目标变量）：0（未离职）
