员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-furqanamjad
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 预测模型, 机器学习, 数据分析, 员工绩效, 薪资水平, 部门分析
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、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：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的人力资源快照。
地理范围：数据来源未明确，通常被认为是通用企业员工数据的模拟或匿名化版本。
数据维度：包括员工满意度、最后一次评估分数、参与项目数量、月均工作时长、在职时长、是否发生工伤、是否离职、过去五年是否晋升、所在部门、薪资水平等指标。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，便于数据处理和分析。
该数据集适合用于探索员工离职的影响因素，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、员工行为分析等领域的研究，例如分析员工离职的影响因素、评估不同因素对离职概率的影响等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工流失预测、人才管理策略制定、优化员工留存率等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业管理层制定更有效的员工管理策略，例如调整薪酬福利、改善工作环境、优化晋升机制等。
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构建预测模型，帮助企业预测员工离职的可能性，从而采取相应的措施来提高员工满意度和留存率，降低企业的人力资源成本。
