员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-alvenxiao
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, 行为分析, 组织管理, 数据分析, 员工满意度
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工信息，记录了员工的各项工作表现指标和离职情况，用于研究和预测员工离职行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，可视为一段时间内的员工快照数据。
地理范围：数据未限定具体地理位置，为通用型人力资源数据集。
数据维度：包括员工满意度、工作评价、项目数量、月均工作时长、在职时间、工伤情况、是否离职、过去五年是否晋升、所属部门和薪资水平等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_capstone_dataset.csv，便于数据分析和建模处理。
数据来源于人力资源管理实践，已进行匿名化处理，确保数据隐私。该数据集适合用于员工离职预测、员工行为分析和人力资源管理研究。
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、行为科学和数据挖掘等领域的学术研究，如离职原因分析、影响因素研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工流失预警、人才管理、薪酬优化和组织结构调整等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业制定更有效的人力资源策略，优化员工留存率，提升组织绩效。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和人力资源管理课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能，理解员工行为模式。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，构建预测模型，帮助企业主动管理员工关系，降低离职率，提升组织稳定性。
