员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPrediction-abhaypuri98
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, 预测分析, 员工满意度, 数据挖掘, 薪资水平, 留存率
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、薪资水平、工作时长等，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，可视为一段时间内的静态数据集合。
地理范围：数据未限定具体地理位置，一般推测为某个或多个公司内部的人力资源数据。
数据维度：包括员工满意度、最近一次评估分数、参与的项目数量、月平均工作时长、在职时长、是否发生工伤、是否离职（标签）、过去五年是否晋升、所属部门、薪资水平等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，易于导入和分析。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适用于人力资源分析、员工行为研究和数据建模。
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、行为科学和数据挖掘领域的学术研究，如离职原因分析、员工留存策略研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工离职预测、人才管理、薪酬福利优化等方面有实际价值。
决策支持：支持企业管理层制定更有效的员工留存策略，优化人力资源配置，降低人员流失率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等相关课程的实训素材，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探索影响员工离职的关键因素，构建预测模型，帮助企业提前预警并采取措施，实现员工留存率的提升。
