员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-joobayearhossain
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 机器学习, 预测模型, 员工满意度, 薪资水平, 部门, 留存分析
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工信息，记录了员工的基本情况、工作表现以及离职与否等关键信息，用于分析和预测员工离职倾向。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：数据未明确指出具体地域，但从数据内容推测，可能来源于一家或多家公司。
数据维度：数据集包括多个维度，如员工满意度（satisfaction_level）、最近一次评估得分（last_evaluation）、参与的项目数量（number_project）、每月平均工作时长（average_montly_hours）、在职时长（time_spend_company）、是否发生工伤（Work_accident）、是否离职（left）、过去五年是否晋升（promotion_last_5years）、所在部门（Department）以及薪资水平（salary）等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，方便数据分析和建模。
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、行为科学等领域的学术研究，如员工流失原因分析、影响因素量化研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其适用于员工流失预警、人才管理策略优化、薪酬体系调整等方面。
决策支持：支持企业管理层制定人力资源决策，如调整工作环境、改善员工福利、优化晋升机制等，以降低员工流失率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等相关课程的教学案例，帮助学生和从业者理解员工流失的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于构建预测模型，识别高离职风险员工，从而帮助企业采取预防措施，提高员工留存率。
