银行员工绩效与离职预测数据集-ayushparwal2026
数据来源：互联网公开数据
标签：银行,员工,绩效,离职,预测,机器学习,数据分析,人力资源,行为分析
数据概述：
本数据集包含了银行员工的详细信息，旨在用于员工绩效评估和离职预测。数据涵盖了员工的基本信息、工作表现、薪资待遇、工作时长、工作环境、以及离职与否等关键字段。数据经过清洗，确保了其质量和可用性，为深入的数据分析和建模提供了可靠的基础。具体字段包括但不限于：员工ID、部门、职位、工作年限、月收入、满意度、工作环境评分、项目参与情况、出勤率、离职与否等。
数据用途概述：
该数据集适用于多种数据分析和预测场景，主要用于：
1. 员工离职预测： 构建机器学习模型，预测员工离职的可能性，帮助银行提前采取干预措施，降低离职率，减少人才流失带来的损失。
2. 绩效评估与优化： 评估员工绩效，识别高绩效员工和低绩效员工，分析影响绩效的关键因素，为绩效管理和激励机制提供数据支持。
3. 薪酬福利分析： 分析薪酬福利与员工满意度、绩效、离职率之间的关系，优化薪酬福利体系，提高员工满意度和忠诚度。
4. 人力资源规划： 预测未来的人力资源需求，优化人员配置，支持银行的人力资源规划和战略决策。
5. 工作环境优化： 分析工作环境因素对员工绩效和离职的影响，为改善工作环境、提高员工工作体验提供依据。
6. 行为分析： 通过分析员工行为数据，深入了解员工的工作状态和职业发展趋势，为员工发展提供个性化支持。
