员工离职预测分析数据集EmployeeTurnoverPredictionAnalysis-lakshuu
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, 预测模型, 员工满意度, 数据分析, 留存分析, 职业发展
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工在职期间的相关信息，以及最终是否离职的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一个静态的员工信息快照。
地理范围：数据未限制地理范围，可以用于对不同地区或国家的员工离职情况进行分析。
数据维度：数据集包含多个维度，包括员工满意度、工作评价、参与项目数量、月平均工作时长、在职时长、是否发生工伤、是否离职、过去五年是否获得晋升、所属部门、薪资水平等。
数据格式：CSV 格式，文件名为 HR_comma_sep.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：该数据集通常来源于人力资源部门的员工记录，经过了匿名化处理，确保了数据的隐私性。
该数据集适合用于员工离职原因分析，以及构建预测员工离职的模型。
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、行为科学等领域的研究，例如分析员工离职的影响因素、建立离职预测模型等。
行业应用：可以为企业提供数据支持，尤其是在人力资源管理、人才招聘、员工留存等方面。
决策支持：支持企业进行人力资源规划，优化员工管理策略，降低员工流失率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训素材，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影响员工离职的关键因素，构建预测模型，并为企业提供决策支持，以优化员工管理策略和提高员工留存率。
