Fermalogis员工离职事件类型分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职,离职分析,人力资源,事件类型,企业管理,员工绩效,薪资,时间序列
数据概述：
本数据集源自Fermalogis公司，主要用于分析员工离职事件。数据集包含1470条观测数据，每条数据包含76个变量。最初的数据集仅提供了员工是否离职的信息，但为了更深入地了解离职原因，数据增加了"Type"变量，该变量区分了不同的离职事件类型，作为分析的核心目标。 数据集中还包含了多种解释性变量，例如员工在公司的服务年限、绩效评估结果、薪资涨幅等，这些变量有助于识别影响员工离职的重要因素，并构建更准确的预测模型。
数据用途概述：
该数据集适用于多种人力资源管理和数据分析场景。 它可以用于深入分析不同离职事件类型的影响因素，帮助企业了解员工离职的具体原因。 通过对数据的分析，企业可以制定针对性的员工保留策略，提高员工满意度和忠诚度。 此外，该数据集也可用于构建预测模型，预测员工离职的可能性，从而提前采取干预措施。 数据分析结果可用于优化薪酬结构、改进绩效管理体系、调整招聘策略，最终提升整体的组织效率。
