员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-liunian394
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, 员工满意度, 薪资水平, 工作时间, 绩效评估
数据概述：
该数据集包含来自企业内部员工的结构化数据，记录了员工的工作表现、工作环境和离职情况，用于分析和预测员工离职的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为历史或快照数据。
地理范围：数据集未限定具体地理位置，可视为全球范围内企业员工数据的通用示例。
数据维度：包括员工满意度、最后一次评估、项目数量、平均月工作时长、在职时长、工伤事故、是否离职、过去五年是否晋升、所属部门（销售、技术等）、薪资水平等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为employee_data_new.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据集来源于企业内部员工记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析和离职预测等领域。
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、数据挖掘等领域的研究，如分析影响员工离职的关键因素、构建离职预测模型等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工留存、人才管理、招聘策略优化等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业管理者制定更有效的员工管理策略，预测和预防员工流失，优化组织结构。
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教学案例，帮助学生和研究人员实践数据分析和预测建模。
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，帮助企业提升员工满意度和降低离职率。
