员工离职预测分析数据集EmployeeTurnoverPredictionAnalysis-prajaktajaju
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 预测模型, 机器学习, 员工满意度, 绩效评估, 数据挖掘, 薪资水平
数据概述：
该数据集包含来自某公司的人力资源数据，记录了员工的各项指标，用于分析和预测员工离职行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定具体国家或地区，可被视为通用型数据。
数据维度：数据集包括员工的满意度、最近一次评估、参与的项目数量、每月平均工作时长、在职时长、是否发生工伤、是否离职、过去五年是否晋升、所属部门以及薪资水平等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于人力资源管理领域的分析和预测建模。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、员工满意度与绩效关系研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其适用于员工流失预测、人才管理、薪酬优化、员工关系管理等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工保留策略，优化人力资源配置，提高员工满意度和生产力。
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实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，构建预测模型，帮助企业提前识别和干预员工流失风险，从而实现更有效的人力资源管理。
