员工离职预测分析数据集EmployeeChurnPredictionAnalysis-ameerhamza123
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职，人力资源，流失预测，机器学习，数据分析，员工行为，企业管理，数据建模
数据概述：
该数据集包含员工信息，记录了员工的个人信息、工作经历、绩效评估等数据，用于分析和预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，可以被视为一个静态的员工信息快照。
地理范围：数据未明确标注地域范围，但可以推测为某个企业或组织内部的员工数据。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：教育背景（Education）、入职年份（JoiningYear）、薪资等级（PaymentTier）、年龄（Age）、性别（Gender）、是否曾被停职（EverBenched）、当前领域工作经验（ExperienceInCurrentDomain）、是否离职（LeaveOrNot）、满意度评分（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）、过去五年是否有晋升（promotion_last_5years）、所属部门（Departments）和薪资水平（salary）等。
数据格式：CSV格式，文件名为employee_final_data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于员工离职预测、影响因素分析、人力资源管理优化等研究。
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领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、离职预测模型构建等。
行业应用：为企业提供数据支持，特别是在人力资源管理、员工关系管理、人才招聘等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工保留策略、优化薪酬福利体系、提升员工满意度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职相关问题。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，并构建预测模型，以帮助企业提前预警离职风险，优化人力资源管理策略。
