员工离职预测数据集-员工离职行为分析数据集-aminaidhm23386
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职,人力资源,行为分析,职场,大数据,统计分析,组织管理
数据概述：
本数据集包含了一家公司员工的详细信息，旨在用于分析和预测员工离职行为。数据集涵盖了员工的多个维度的数据，包括：
satisfaction_level（满意度）：员工满意度评分，范围从0到1（例如，0.5表示中等满意度）。
last_evaluation（最近一次评估）：最近一次绩效评估分数，范围从0到1（例如，0.8表示高绩效）。
number_project（项目数量）：员工完成的项目数量（例如，5个项目）。
average_montly_hours（平均月工作时长）：平均每月工作时长（例如，150小时）。
time_spend_company（在职时间）：在公司的工作年限（例如，3年）。
Work_accident（工伤）：员工是否发生工伤（1代表是，0代表否）。
left（离职）：员工是否离职（1代表离职，0代表未离职）。
promotion_last_5years（近5年是否晋升）：员工近5年是否获得晋升（1代表是，0代表否）。
sales（部门）：员工所在部门（例如，销售部、技术部）。
salary（薪资水平）：员工薪资水平（例如，低、中、高）。
数据用途概述：
该数据集可用于多种用途，包括：
离职预测：构建模型预测员工离职的可能性，帮助企业提前干预。
影响因素分析：分析影响员工离职的关键因素，例如满意度、工作时长、薪资等。
人力资源管理优化：为优化招聘、培训、薪酬福利等提供数据支持，降低员工流失率。
员工画像：构建不同类型员工的画像，帮助企业更好地了解员工需求。
趋势分析：分析员工离职随时间的变化趋势，为决策提供参考。
