人力资源员工离职预测数据集HumanResourcesEmployeeAttritionPrediction-parychiu
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 预测分析, 员工绩效, 薪资管理, 部门分析, 机器学习, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工信息，记录了员工在职期间的工作表现、薪资待遇、以及最终是否离职等相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为历史员工信息快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，通常代表一般企业或组织的人力资源管理场景。
数据维度：数据集包括员工满意度、最近一次评估分数、参与项目数量、平均月工作时长、在职时长、工伤事故、是否离职、过去五年是否晋升、所在部门、薪资水平等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于人力资源分析项目，经过脱敏处理，用于员工离职预测模型训练。该数据集适用于员工离职预测、员工绩效评估、以及人力资源管理策略优化等研究。
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、行为科学、数据挖掘等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、员工流失风险评估模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工招聘、绩效管理、薪酬福利设计、以及员工保留策略制定方面具有实用价值。
决策支持：支持企业管理者进行人力资源决策，如识别高流失风险员工、优化组织结构、改进工作环境等。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解员工行为与组织管理之间的关系。
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，帮助企业主动采取措施，降低员工流失率，提升组织稳定性。
