员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-jaberimohamedhabib
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 机器学习, 员工满意度, 预测模型, 组织行为学, 数据分析, 离职预测
数据概述：
该数据集包含来自公司内部的人力资源数据，记录了员工的工作表现、薪资、项目参与情况以及是否离职等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地理位置，一般认为适用于全球范围内的企业员工分析。
数据维度：数据集包括10个关键字段，如“satisfaction_level”（满意度）、“last_evaluation”（最后评估）、“number_project”（项目数量）、“average_montly_hours”（平均月工作时长）、“time_spend_company”（在职时间）、“Work_accident”（工伤）、“left”（是否离职，0代表未离职，1代表已离职）、“promotion_last_5years”（过去5年是否晋升）、“Departments”（所属部门）和“salary”（薪资水平）。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，易于导入和分析。
来源信息：数据来源于开源数据集，已进行初步的结构化整理。
该数据集适合用于员工流失预测、人力资源分析和组织行为学研究。
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、组织行为学和数据科学领域的学术研究，例如员工离职影响因素分析、离职预测模型的构建与评估。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在优化招聘流程、提高员工留存率、预测人员流失趋势等方面。
决策支持：支持企业管理者制定人力资源策略，优化薪酬体系，改善工作环境，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掌握数据分析方法和模型构建技能。
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，帮助企业主动识别和干预员工流失风险，从而提升组织绩效。
