员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-phonsreypov
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, 机器学习, 预测模型, 员工绩效, 薪资水平, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工信息，记录了员工的工作表现、薪资、部门等相关数据，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：数据未标明具体时间，视作静态数据。
地理范围：数据未明确说明来源地，通常代表一般企业的人力资源数据。
数据维度：包括员工满意度、最近一次评估得分、项目数量、月平均工作时长、在职时长、是否发生工伤、是否离职、过去五年是否晋升、所在部门和薪资水平等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于人力资源管理实践或模拟生成，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于人力资源分析、员工离职预测和数据建模等应用。
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、行为分析等领域的研究，如员工离职影响因素分析、员工满意度与离职关系研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在预测员工流失、优化招聘流程、制定员工激励计划等方面。
决策支持：支持企业管理者进行人力资源决策，例如识别高流失风险员工、调整薪酬福利策略等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解和应用预测模型。
此数据集特别适合用于探索员工离职相关的规律和影响因素，帮助用户构建预测模型，优化人力资源管理策略。
