员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysis-pankeshpatel
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 行为分析, 机器学习, 预测模型, 员工满意度, 数据挖掘, 薪资水平
数据概述：
该数据集包含来自公开来源的人力资源数据，记录了员工在职期间的关键信息，以及最终是否离职的标签。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员工快照数据。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可用于一般性的人力资源分析。
数据维度：包括员工满意度（satisfaction_level）、最近一次评估分数（last_evaluation）、参与项目数量（number_project）、月均工作时长（average_montly_hours）、在职时长（time_spend_company）、是否发生工伤（Work_accident）、是否离职（left）、过去五年是否晋升（promotion_last_5years）、所属部门（Department）和薪资水平（salary）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开可获取的人力资源数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析以及构建员工离职预测模型。
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、行为科学和数据挖掘等领域的学术研究，例如员工离职影响因素分析、离职预测模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，用于优化员工管理、降低离职率、提升员工满意度。
决策支持：支持企业制定更有针对性的员工保留策略和人才管理方案。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和人力资源管理课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解员工行为和预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，帮助用户构建预测模型，从而改善企业的人力资源管理和决策制定。
