员工离职预测分析数据集EmployeeTurnoverPredictionAnalysis-hugwi426
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, 员工满意度, 绩效评估, 薪资水平, 数据挖掘
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指标和最终是否离职的信息，用于员工离职预测分析。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静态数据。
地理范围：数据未限定地域，可视为通用型企业员工数据。
数据维度：包括员工满意度、工作评价、项目数量、月均工作时长、在职时长、工伤情况、是否离职、过去五年是否晋升、所属部门、薪资水平等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于员工离职预测、影响因素分析和模型构建。
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、数据挖掘、机器学习等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、离职风险预测模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，用于优化员工管理、降低离职率、提升组织稳定性。
决策支持：支持企业管理者制定相关决策，例如调整薪酬体系、改善工作环境、优化员工培训计划等。
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实训素材，帮助学生和研究人员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员工离职的关键因素，构建预测模型，帮助企业提前识别高风险员工，并采取针对性措施，以降低离职率。
