员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-arvindbhatt
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, 员工行为, 数据分析, 薪资, 工作满意度
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源相关数据，记录了员工的工作表现、薪资、工作时长、工作满意度等信息，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：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地理范围，推测为某个企业内部数据。
数据维度：数据集包含多个维度，包括员工满意度(satisfaction_level)、最近一次评估(last_evaluation)、参与项目数量(number_project)、月均工作时长(average_montly_hours)、在职时长(time_spend_company)、工伤情况(Work_accident)、是否离职(left)、过去五年是否晋升(promotion_last_5years)、所属部门(sales)、薪资水平(salary)等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，便于数据分析和建模。
数据来源： 数据源于公开数据集，已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于员工离职预测、人力资源管理分析和机器学习模型的构建。
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，如员工流失影响因素分析、员工行为模式识别等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在人才管理、员工保留、招聘策略优化等方面。
决策支持：支持企业管理层制定有效的员工管理策略，降低离职率，提高员工满意度，优化人力资源配置。
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材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能和理解人力资源管理实践。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，构建预测模型，帮助企业实现更有效的人力资源管理，提升组织绩效。
