员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-arezaei81
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源分析, 机器学习, 预测模型, 员工绩效, 薪资水平, 行业分析, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理领域的数据，记录了员工在职期间的各项指标，以及最终是否离职的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，可视为一段时间内的员工信息快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，可视为来自某个或某些公司的员工数据。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如满意度（satisfaction_level）、最后评估（last_evaluation）、项目数量（number_project）、月均工作时长（average_montly_hours）、在职时长（time_spend_company）、工伤事故（Work_accident）、是否离职（left）、过去五年是否晋升（promotion_last_5years）、所属部门（sales）、薪资水平（salary）等。
数据格式：CSV格式，文件名为HRcsv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的人力资源数据集，已经过标准化处理，方便进行分析。
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策略研究。
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、行为科学和机器学习交叉领域的学术研究，例如员工离职原因分析、离职风险预测、员工绩效评估等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在优化招聘流程、制定员工保留策略、提升团队稳定性等方面。
决策支持：支持企业管理层进行人才管理决策，如识别高离职风险员工、调整薪酬福利政策、优化组织结构等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和人力资源管理相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和预测建模技能。
此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素，构建预测模型，从而帮助企业降低离职率，提高组织绩效。
