员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-saeedaslimanesh
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, 员工绩效, 薪资水平, 数据分析, 行业应用
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工信息，记录了员工的关键工作表现指标和离职情况，用于预测员工离职的可能性。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：数据未明确指出地理范围，但数据特征具有普遍性，适用于多种组织环境。
数据维度：包括“satisfaction_level”（满意度）、“last_evaluation”（上次评估）、“number_project”（项目数量）、“average_montly_hours”（平均月工作时长）、“time_spend_company”（在职时长）、“Work_accident”（工伤）、“left”（是否离职，1代表离职，0代表未离职）、“promotion_last_5years”（过去5年是否晋升）、“sales”（部门）、“salary”（薪资水平）等指标。
数据格式：CSV格式，文件名为HR.csv，便于数据分析和模型构建。
该数据集适用于员工流失预测、人力资源管理优化和组织行为分析等研究。
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、组织行为学和机器学习交叉领域的学术研究，如员工离职预测模型构建、影响离职的关键因素分析等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其适用于优化招聘流程、改善员工留存策略、预测员工流失风险等。
决策支持：支持企业管理层制定更有效的员工管理政策，优化薪酬福利体系，提升员工满意度和工作效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和人力资源管理课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的因素，构建预测模型，帮助企业主动采取措施，降低员工流失率，实现人力资源管理优化。
