员工离职预测数据集-影响因素与离职记录
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,薪资,工作环境,员工满意度,行为分析,机器学习
数据概述：
本数据集主要包含了影响员工离职的多种因素，如薪资水平、出差频率、对工作环境的满意度、工作投入程度、是否加班、是否获得晋升以及薪资涨幅等。此外，还记录了员工是否离职的对应情况。数据集分为训练集和测试集，分别存储在train.csv和test_noLabel.csv文件中。训练集用于构建预测模型，而测试集用于评估模型的预测效果。测试集包含350条记录，与训练集不同的是，测试集不包含员工是否离职的记录，需要根据训练集构建的模型和给定的测试数据，预测员工是否离职。
数据用途概述：
该数据集主要用于员工离职预测模型的构建与评估。人力资源部门可以利用此数据，结合机器学习算法，建立预测模型，提前识别可能离职的员工，从而采取相应的挽留措施，降低员工流失率。此外，该数据集也可用于研究员工离职的影响因素，深入分析不同因素对离职行为的影响程度，为制定更有效的员工管理和激励策略提供数据支持。同时，该数据集也适用于机器学习教学，帮助学习者掌握数据预处理、特征工程、模型构建与评估等技能。
