员工离职预测HR数据集EmployeeAttritionPredictionHRDataset-thundertouch
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, 员工绩效, 数据建模, 组织管理, 预测分析
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工信息，记录了员工的基本信息、工作表现和离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为历史员工数据快照。
地理范围：数据未限定地域，可用于分析不同组织或行业的员工行为。
数据维度：包括员工ID (employee_id)，参与项目数量 (number_project)，平均月工作时长 (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)，所在部门 (department)，以及薪资水平 (salary)等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_dataset.csv，便于数据分析与处理。
来源信息：数据来源于人力资源管理领域，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于员工离职预测、员工行为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、组织行为学、数据挖掘等领域的学术研究，如离职影响因素分析、员工留存策略研究等。
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、人才招聘、绩效评估等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，优化组织结构，提高员工满意度。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工行为和离职预测。
此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素，构建预测模型，并为企业提供数据驱动的决策支持，从而降低员工流失率，提高组织效率。
