员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-marekbajdk
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 离职预测, 人力资源, 机器学习, 员工满意度, 薪资, 部门, 数据分析, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工信息，记录了员工的工作表现、薪资、部门等相关数据，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，可视为历史员工档案的快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，通常被认为是来自某个公司或组织的内部数据。
数据维度：数据集包括10个字段，例如“satisfaction_level”（满意度）、“last_evaluation”（最后评估分数）、“number_project”（项目数量）、“average_montly_hours”（平均每月工作时长）、“time_spend_company”（在职时长）、“Work_accident”（工伤）、“left”（是否离职，0代表未离职，1代表离职）、“promotion_last_5years”（过去5年是否晋升）、“Department”（部门）和“salary”（薪资水平）。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，易于数据处理与分析。
来源信息：数据集来源于公开的数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于人力资源分析、员工流失预测模型构建等。
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、组织行为学等相关领域的研究，如员工离职影响因素分析、员工满意度与离职关系研究等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在预测员工流失、优化招聘策略、提升员工留存率等方面。
决策支持：支持企业进行人力资源规划，优化薪酬体系，改善工作环境，从而降低离职率。
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理解员工流失预测模型构建的流程。
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，帮助企业提前预警，优化人力资源管理策略，最终实现降低员工流失率的目标。
