员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-omnamahshivai
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 离职预测, 人力资源, 机器学习, 员工绩效, 部门分析, 薪资水平, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工相关数据，记录了影响员工离职的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内的静态快照。
地理范围：数据未明确标明具体地理位置，但可用于分析不同组织或行业背景下的员工行为。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“SatisfactoryLevel”（满意度评分）、“LastEvaluation”（最近一次评估分数）、“NumberProject”（参与项目数量）、“AverageMonthlyHours”（月平均工作时长）、“TimeSpent”（在职时长）、“WorkAccident”（是否发生工伤）、“Left”（是否离职，1代表离职，0代表未离职）、“Promotion”（是否获得晋升）、“Department”（所属部门）和“SalaryType”（薪资类型）。
数据格式：CSV格式，文件名为HR-deepnetcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的人力资源数据集，已进行标准化处理，方便用于分析。
该数据集适合用于研究员工离职的影响因素、构建离职预测模型以及分析不同部门和薪资水平下的员工行为。
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，如员工流失原因分析、离职风险评估等。
行业应用：可以为企业的人力资源部门提供数据支持，特别是在人才管理、员工保留、招聘策略优化等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，包括改善工作环境、调整薪酬福利、优化晋升机制等，从而降低员工流失率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的因素，构建预测模型，并为企业提供数据驱动的决策支持，以提升员工满意度和组织稳定性。
