员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-delao49
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, 员工绩效, 薪资水平, 离职原因, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工信息，记录了员工的各项指标，用于预测员工离职的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的员工快照信息。
地理范围：数据未明确标注地理范围，一般情况下可推测为某个组织或企业内部数据。
数据维度：包括员工满意度、绩效评估、项目数量、月均工作时长、在职时长、工伤情况、是否离职、五年内是否晋升、所在部门、薪资水平等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为HR.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于人力资源管理实践，经过了匿名化处理。
该数据集适合用于员工离职预测、员工行为分析等研究。
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、行为科学、数据挖掘等领域的学术研究，如离职影响因素分析、员工满意度与离职关系研究等。
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、人才保留策略制定、员工绩效评估等方面。
决策支持：支持企业管理层进行人员配置优化、薪酬体系调整、工作环境改善等决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解员工离职的影响因素，并构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，帮助企业优化人力资源管理策略，降低员工流失率，提升组织稳定性。
