员工离职预测人力资源数据集EmployeeAttritionPredictionHumanResourcesDataset-muhammedemingzel
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, 预测模型, 组织管理, 机器学习, 员工满意度, 数据分析
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：数据未明确时间范围，可视为一段时间内的员工快照数据。
地理范围：数据未明确地理范围，可能来源于某个公司或组织。
数据维度：数据集包括10个字段，如empid（员工ID）、satisfaction_level（满意度）、last_evaluation（最近一次评估）、number_project（参与项目数量）、average_montly_hours（月平均工作时长）、time_spend_company（在职时长）、Work_accident（工伤事故）、left（是否离职，1表示离职，0表示未离职）、promotion_last_5years（过去5年是否晋升）、dept（部门）、salary（薪资）。
数据格式：CSV格式，文件名为human_resources.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于人力资源管理实践，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于员工离职预测、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：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在人员流失预警、招聘策略优化、员工关怀等方面。
决策支持：支持企业制定人才保留策略，优化薪酬体系，改善工作环境，提升员工满意度。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解员工行为。
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，帮助企业降低离职率，提高组织效率。
