员工离职预测分析数据集EmployeeTurnoverPredictionAnalysis-lnvardanyan
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 组织行为学, 机器学习, 预测模型, 人力资源, 员工满意度, 数据分析, 员工绩效
数据概述：
该数据集包含来自企业员工的离职相关数据，记录了员工的个人工作表现、工作环境、薪资待遇等信息，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：数据未明确标注时间范围，通常作为历史数据或静态数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地区，可用于分析一般企业员工离职行为。
数据维度：包括“satisfaction_level”（满意度）、“last_evaluation”（最近一次评估）、“number_project”（项目数量）、“average_montly_hours”（平均每月工作时长）、“time_spend_company”（在职时长）、“Work_accident”（工伤）、“left”（是否离职，1表示离职，0表示未离职）、“promotion_last_5years”（过去五年是否晋升）、“sales”（所属部门）、“salary”（薪资水平）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为turnover.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行整理和匿名化处理。
该数据集适合用于员工离职预测、影响因素分析以及人力资源管理策略研究。
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：适用于组织行为学、人力资源管理、数据挖掘等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、离职预测模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在优化招聘流程、制定员工保留策略、提升员工满意度等方面具备实用性。
决策支持：支持企业管理层制定基于数据的决策，如调整薪酬福利、优化工作环境、改善员工职业发展路径等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等相关课程的实训素材，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内在规律，构建预测模型，帮助企业实现人才管理优化，降低员工流失率。
