员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-jingwenshiai
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 行为分析, 机器学习, 人力资源, 预测模型, 组织管理, 员工表现, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理系统的数据，记录了员工的相关信息，用于预测员工离职的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的员工状态快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可代表任何企业或组织。
数据维度：数据集包括员工的满意度、最后评估、参与的项目数量、平均月工作时长、在职时间、是否发生工伤、过去5年是否晋升、所属部门、薪资水平等多个维度的数据。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含traincsv和testcsv两个文件，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据可能来源于企业内部人力资源系统，或者模拟生成，用于学术研究和实践应用。
该数据集适合用于员工离职预测、员工行为分析、人力资源管理优化等领域。
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、机器学习等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、离职风险预测模型构建等。
行业应用：可以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、组织优化等方面。
决策支持：支持企业管理者制定更有效的员工保留策略，优化人力资源配置，降低离职成本。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等相关课程的实训案例，帮助学生和从业者掌握数据分析技能，理解员工行为。
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，帮助企业实现更精准的人力资源管理。
