员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-sofiaacar
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 离职预测, 机器学习, 员工绩效, 数据分析, 组织行为, 薪资福利
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源相关数据，记录了员工的工作表现、薪资待遇、工作时长、以及是否离职等信息，用于员工离职预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的员工信息快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于通用的人力资源分析场景。
数据维度：数据集包括员工满意度、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、以及薪资水平等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_Dataset.csv，方便进行数据分析和模型构建。数据经过初步整理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于员工离职预测建模、员工行为分析、以及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、组织行为学等领域的学术研究，如离职影响因素分析、员工留存策略研究等。
行业应用：可以为企业的人力资源部门提供数据支持，尤其是在员工流失预警、人才招聘策略优化、薪酬福利调整等方面。
决策支持：支持企业管理层制定有效的人力资源管理决策，如优化工作环境、提升员工满意度等。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等课程的实践案例，帮助学生和研究人员深入理解员工离职的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素和规律，帮助用户构建预测模型、优化人力资源管理决策、提高员工留存率。
