员工离职预测分析数据集EmployeeTurnoverPredictionAnalysis-kuniowu
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 预测模型, 机器学习, 员工满意度, 绩效评估, 数据分析, 决策支持
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的各项工作表现指标和离职情况，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，可视为历史员工数据快照。
地理范围：数据未限定地理范围，通常代表一家企业的内部员工数据。
数据维度：包括员工满意度(satisfaction_level)、最近一次评估(last_evaluation)、参与项目数(number_project)、月均工作时长(average_montly_hours)、在职时长(time_spend_company)、工伤事故(Work_accident)、是否离职(left)、过去五年是否晋升(promotion_last_5years)、所属部门(Department)和薪资水平(salary)等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR.csv，易于数据处理和模型构建。
该数据集适合用于员工离职预测、员工行为分析和人力资源管理研究。
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、行为科学和数据挖掘等领域的学术研究，例如员工离职影响因素分析、离职风险评估等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在预测员工流失、优化员工留存策略、提高人力资源管理效率等方面。
决策支持：支持企业在招聘、培训、晋升和薪酬调整等方面的决策制定，从而降低离职率，提高员工满意度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和人力资源管理课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉数据分析流程和预测模型构建。
此数据集特别适合用于探索员工工作表现与离职之间的关系，帮助企业识别高风险离职员工，优化人力资源配置，并提升整体运营效率。
