员工流失预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-alnourabdalrahman9
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 机器学习, 预测模型, 组织行为学, 数据分析, 员工满意度, 薪资水平
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工信息，记录了员工在职期间的多项指标，用于分析和预测员工离职的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但根据数据内容推测为企业内部数据。
数据维度：数据集包括员工的满意度、最近一次评估得分、参与的项目数量、月均工作时长、在职时长、是否发生工伤、是否离职（标签）、过去五年是否获得晋升、所在部门以及薪资水平等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于员工流失预测、组织行为分析和人力资源管理等领域的研究。
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、组织行为学、机器学习等领域的学术研究，如员工流失影响因素分析、预测模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在员工流失预警、人力资源规划、员工满意度提升等方面。
决策支持：支持企业管理层制定人才管理策略，优化组织结构，提升员工留存率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工流失相关的知识。
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，帮助企业主动干预，降低员工流失率，实现人才管理的最优化。
