员工离职预测分析数据集EmployeeAttritionPredictionAnalysisDataset-harshasharawala
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 预测分析, 机器学习, 员工绩效, 薪资水平, 员工满意度, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含员工相关信息，记录了员工的各项属性，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：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的员工快照数据。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但可推断为企业内部的员工数据。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“Employee ID”（员工编号）、“Departments”（部门）、“Promoted”（是否晋升）、“Review”（绩效评估）、“Projects”（参与项目数量）、“Salary”（薪资水平）、“Tenure”（服务年限）、“Satisfaction”（满意度）、“avg_hrs_month”（月平均工作时长）和“left”（是否离职，1代表离职，0代表未离职）。
数据格式：CSV格式，文件名为Vishcsv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据集来源于harshasharawala-vishleshan，已进行结构化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工离职预测、以及探索员工行为与工作环境之间的关系。
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、行为科学等领域的研究，如员工离职原因分析、影响离职的关键因素研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工流失预警、人才管理、薪酬优化等方面具备实用性。
决策支持：支持企业制定更有效的员工保留策略，优化人力资源配置，提升组织效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生理解和应用预测模型。
此数据集特别适合用于构建员工离职预测模型，分析影响员工离职的关键因素，从而帮助企业优化管理策略，降低人员流失率。
