员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-tomk23
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 员工行为, 预测模型, 机器学习, 绩效评估, 薪资水平, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的工作表现、薪资、项目参与情况等信息，用于预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为历史员工数据快照。
地理范围：数据未明确地域范围，但从数据字段推测为全球范围内的企业。
数据维度：包括员工满意度、工作评价、项目数量、月均工作时长、在职时长、工伤事故、是否离职、五年内是否晋升、所属部门以及薪资水平等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR.csv，便于数据分析与建模。
数据来源于企业内部员工记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于员工离职预测、人力资源分析等领域。
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、行为科学等领域的学术研究，例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：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工流失管理、人才招聘优化、员工关系管理等方面具有实际价值。
决策支持：支持企业制定更有针对性的员工保留策略，优化人力资源配置，降低离职率。
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素材，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员工离职的影响因素，构建预测模型，帮助企业主动应对员工流失问题，提升组织稳定性。
