人力资源员工离职预测数据集HumanResourcesEmployeeAttritionPredictionDataset-subhrayansamajdar
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, 工作时长, 薪资水平, 部门分析
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的各项指标，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。
地理范围：数据未限定具体的地理范围，可用于通用的人力资源分析。
数据维度：数据集包括员工满意度、最近一次评估分数、参与的项目数量、月均工作时长、在职时长、是否发生工伤、是否离职（标签）、过去五年是否获得晋升、所在部门和薪资水平等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_dataset.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析和离职预测等领域的研究。
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、组织行为学等领域的学术研究，例如员工离职影响因素分析、员工满意度与工作效率关系研究。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在预测员工流失、优化招聘流程、提高员工留存率等方面。
决策支持：支持企业管理层制定人力资源策略，如调整薪酬福利、改善工作环境等，以降低员工流失率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职预测模型。
此数据集特别适合用于探索员工离职的关键影响因素，帮助用户构建预测模型，从而优化人力资源管理决策。
