员工绩效与离职分析数据集SalifortMotorsEmployeesDataset-mahitabmounir
数据来源：互联网公开数据
标签：人力资源，员工绩效，离职分析，数据集，机器学习，员工管理，商业智能，组织行为
数据概述： 该数据集包含来自Salifort Motors公司的员工数据，记录了员工的工作表现，离职情况及相关背景信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2014年到2021年。
地理范围：数据覆盖了Salifort Motors公司的多个部门和岗位，主要集中在其总部及分支机构。
数据维度：数据集包括员工的基本信息（如年龄，性别，教育背景），工作信息（如岗位，部门，工作年限），绩效评估（如绩效评分，晋升次数）以及离职状态（是否离职，离职原因）等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Salifort Motors公司的内部人力资源报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于人力资源分析，员工绩效评估，离职预测等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，员工管理策略优化等方面具有重要价值。
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：适用于员工绩效影响因素分析，离职原因研究等学术研究，如员工满意度与绩效关系，工作环境对离职率的影响等。
行业应用：可以为人力资源部门提供数据支持，特别是在员工招聘，绩效管理，离职预警及员工保留策略制定方面。
决策支持：支持企业的人力资源规划和员工管理策略优化，帮助管理者制定科学的薪酬，晋升和培训决策。
教育和培训：作为人力资源管理，组织行为学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工绩效评估，离职预测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索员工绩效与离职的规律与趋势，帮助用户实现准确的绩效评估和离职预测，优化人力资源管理和组织策略，提升员工满意度和企业绩效。
