员工离职预测分析数据集EmployeeTurnoverPredictionAnalysis-sherif101
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, 组织行为学, 员工满意度, 数据挖掘, 决策支持
数据概述：
该数据集包含来自员工调查和公司记录的数据，记录了员工在职期间的各项指标，以及最终是否离职的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可推断为一段时间内的员工行为记录。
地理范围：数据未限定具体地理位置，为通用型员工数据。
数据维度：数据集包括10个关键字段，如：
satisfaction_level（满意度）
last_evaluation（最近一次评估）
number_project（参与项目数量）
average_montly_hours（平均月工作时长）
time_spend_company（在职时长）
Work_accident（是否发生工伤）
left（是否离职，1代表离职，0代表未离职）
promotion_last_5years（过去五年是否晋升）
Department（所属部门）
salary（薪资水平）
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于员工离职预测、员工行为分析、人力资源管理等领域的研究。
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、组织行为学等领域的研究，例如分析影响员工离职的关键因素、构建员工流失预测模型。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，例如帮助企业预测员工离职风险、优化招聘策略、改善员工福利。
决策支持：支持企业管理者制定更有效的员工保留策略，提升组织效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的案例，帮助学生掌握数据分析和建模技能。
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，从而帮助企业优化人力资源管理，降低员工流失率。
