员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-haseebwar07
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, 员工满意度, 薪资水平, 部门, 数据分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自公司人力资源部门的员工相关数据，记录了员工的工作表现、工作时长、薪资、部门等信息，以及员工是否离职的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一段时间内的员工快照数据。
地理范围：数据未限定具体地域，可泛化应用于各类企业的人力资源分析场景。
数据维度：数据集包括员工满意度、最近一次评估分数、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、所在部门、薪资水平等10个关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_capstone_dataset.csv，易于数据导入与分析。
数据来源：数据来源未明确，但已进行结构化处理，便于进行数据分析与建模。
该数据集适合用于人力资源管理、员工离职预测等研究。
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、行为科学等领域的研究，例如员工离职影响因素分析、员工满意度与绩效关系研究等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在员工流失预警、人力资源规划、薪酬体系优化等方面。
决策支持：支持企业管理层制定人才保留策略、优化员工管理制度，提升组织效率。
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深入理解员工行为模式。
此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素，构建离职预测模型，从而帮助企业降低员工流失率，提高组织稳定性。
