员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-farsia
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, 工作时长, 薪资水平, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理的数据，记录了公司员工的工作表现和离职情况，旨在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，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可视为模拟或通用型数据。
数据维度：数据集包括员工的满意度、工作评估、参与项目数量、月平均工作时长、在职时长、是否发生工伤、是否离职、过去五年是否获得晋升以及薪资水平等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_Dataset.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的、可用于机器学习和数据分析的资源，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于探索影响员工离职的关键因素，以及构建预测模型。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、离职预测模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其适用于优化招聘流程、改善员工关系、降低员工流失率等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，提升员工满意度和工作效率。
教育和培训：作为数据分析、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相关技术。
此数据集特别适合用于探索员工离职的内在规律，构建预测模型，从而帮助企业优化人力资源管理，降低运营成本。
