员工离职预测人力资源分析数据集EmployeeTurnoverPredictionHRAnalyticsDataset-krishnaswapnika
数据来源：互联网公开数据
标签：人力资源, 员工离职, 预测分析, 机器学习, 员工满意度, 薪资水平, 部门分布, 劳动力管理
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理系统的数据，记录了员工的基本信息、工作表现和离职情况，用于分析和预测员工离职行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的人力资源状况快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，通常代表一个或多个公司内部的人力资源数据。
数据维度：数据集包括多个关键指标，如员工满意度（satisfaction_level）、工作评估（last_evaluation）、参与项目数量（number_project）、月均工作时长（average_montly_hours）、在职年限（time_spend_company）、工伤事故（Work_accident）、是否离职（left）、过去五年是否晋升（promotion_last_5years）、所在部门（Department）和薪资水平（salary）。
数据格式：CSV格式，文件名为 HR_analyticscsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于人力资源管理相关研究或公开数据集，已进行匿名化处理，确保数据隐私。
该数据集适合用于员工离职预测、人力资源分析和员工行为研究。
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等领域的学术研究，如离职原因分析、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，尤其是在预测员工离职、优化招聘流程、制定薪酬福利政策等方面。
决策支持：支持企业管理层制定人力资源战略，提高员工满意度和工作效率，降低离职率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析和机器学习等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解人力资源数据分析方法。
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，帮助企业更好地管理人力资源，实现可持续发展目标。
