员工离职预测分析数据集EmployeeTurnoverPredictionAnalysisDataset-mohamedmansourabbas
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, 员工满意度, 绩效评估, 薪资水平, 部门分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的员工相关数据，记录了员工的工作表现、工作环境及离职情况，可用于分析员工离职的原因。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的静态数据。
地理范围：数据未限定具体的地理位置，可视为通用数据集。
数据维度：数据集包括多个维度，如员工满意度、最近一次评估分数、参与的项目数量、每月平均工作时长、在公司的工作年限、是否发生工伤、是否离职（目标变量）、过去五年是否获得晋升、所属部门以及薪资水平。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_capstone_dataset.csv，方便数据导入与分析。
数据来源：数据来源于企业内部记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析、预测建模等领域。
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、组织行为学等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、员工留存策略研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在员工离职风险评估、人才管理、薪酬体系优化等方面。
决策支持：支持企业管理者制定更有效的员工管理策略，优化组织结构，提高员工满意度。
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深入理解员工离职相关的因素。
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，帮助企业识别高离职风险员工，制定有针对性的留存措施，实现人才管理的优化。
