员工流失预测-企业员工离职影响因素数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失,人力资源,预测分析,企业管理,机器学习,员工行为,工作满意度,薪资,部门
数据概述：
本数据集包含了关于企业员工的详细信息，旨在用于预测员工是否会离职。数据涵盖了员工的工作表现、工作场所行为以及其他可能影响员工流失的关键因素。通过对这些特征的分析，可以构建预测模型，从而了解员工离职的可能性。数据集中的特征提供了关于员工队伍的宝贵见解，有助于进行预测性建模，以理解员工流失的可能性。
数据用途概述：
该数据集主要用于员工流失预测、人力资源管理分析、企业管理决策支持。具体应用场景包括：
1. 预测建模：构建机器学习模型，预测员工离职的可能性，帮助企业提前采取干预措施。
2. 风险评估：识别高流失风险的员工，有针对性地进行挽留。
3. 原因分析：通过数据分析，找出导致员工离职的关键因素，例如工作满意度、薪资水平、晋升机会等。
4. 策略制定：基于数据分析结果，制定更有效的员工留任策略，例如改善工作环境、调整薪酬福利、提供职业发展机会等。
5. 人力资源规划：优化招聘、培训等相关人力资源管理流程。
字段解释：
* Satisfaction Level（满意度）： 员工的自我报告工作满意度。取值范围为0到1之间的浮点数，0表示非常低的满意度，1表示非常高的满意度。
* Last Performance Rating（最近一次绩效评分）： 员工最近一次的绩效评估得分。取值范围为0到1之间的浮点数，0表示最低绩效，1表示最高绩效。
* Number of Projects（项目数量）： 员工在公司期间参与的项目总数。取值为整数，数值越高，表示员工参与的项目越多。
* Average Monthly Hours（月平均工作时长）： 员工每月平均工作的小时数。取值为连续的整数，反映每月的工作时长。
* Years at Company（在职年限）： 员工在公司的工作年限。取值为连续的浮点数，数值越高，表示在职时间越长。
* Had Work Accident（发生工伤）： 员工是否发生过工伤。取值为二元值（0或1），0表示没有发生工伤，1表示员工至少发生过一次工伤。
* Promoted in Last 5 Years（过去5年是否晋升）： 员工在过去五年内是否获得晋升。取值为二元值（0或1），0表示未晋升，1表示已晋升。
* Department（部门）： 员工所属的部门。编码为整数，不同的数字对应不同的部门：
* 0: 销售
* 1: 支持
* 2: 技术
* 3: 人力资源
* 4: 会计
* 5: 管理层
* 6: IT
* 7: 市场营销
* 8: 研发
* 9: 产品管理
* Salary（薪资）： 员工的薪资水平。编码为整数：
* 0: 低薪
* 1: 中等薪资
* 2: 高薪
* Will Left or Not（是否离职，目标特征）： 员工是否已经离开公司。取值为二元值（0或1），0表示员工留下，1表示员工离职。
