员工离职预测分析数据集EmployeeTurnoverPredictionAnalysis-shivammishra8
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 离职预测, 机器学习, 员工满意度, 薪资水平, 数据分析, 行业洞察
数据概述：
该数据集包含来自企业内部员工的结构化数据，记录了员工的基本信息、工作表现以及最终是否离职的情况，旨在用于员工离职预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，可视为一段时间内的静态数据集合。
地理范围：数据未限定具体地区，通常代表一般企业或组织内部的员工情况。
数据维度：数据集包括10个主要字段，如员工满意度（satisfaction_level）、最近一次评估分数（last_evaluation）、参与的项目数量（number_project）、每月平均工作时长（average_montly_hours）、在职时间（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（sales）和薪资水平（salary）。
数据格式：CSV格式，文件名为turnover.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源可能为模拟生成或匿名化后的真实企业数据，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于员工离职预测模型构建、影响因素分析以及人力资源管理相关研究。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、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，尤其在员工流失预警、人才管理策略优化、人力资源成本控制等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业管理者制定更有效的人才保留策略、改善工作环境，从而降低员工流失率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员实践数据分析与建模。
此数据集特别适合用于探索员工离职的内在规律和影响因素，帮助用户构建预测模型，优化人力资源管理决策，提升企业运营效率。
