员工离职预测人力资源数据集EmployeeAttritionPredictionHRDataset-sofiaacar
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 员工行为, 组织管理, 机器学习, 数据分析, 预测模型, 员工绩效
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工信息，记录了影响员工离职的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的员工快照数据。
地理范围：数据未限定具体区域，可用于分析一般性的人力资源管理问题。
数据维度：数据集包括多项关键指标，如“satisfaction_level”（满意度）、“last_evaluation”（最近一次评估分数）、“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”（是否发生工伤）、“left”（是否离职，0代表未离职，1代表已离职）、“promotion_last_5years”（过去五年是否晋升）、“Departments”（所属部门）和“salary”（薪资水平）。
数据格式：CSV格式，文件名为 HR_Dataset.csv，便于数据处理和分析。
该数据集适用于员工离职预测、人力资源管理优化等领域。
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、组织行为学等领域的学术研究，如离职影响因素分析、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，尤其在预测员工流失、优化招聘流程、提升员工留存率等方面。
决策支持：支持企业管理层进行人力资源策略制定，例如调整薪酬福利、改善工作环境、优化团队结构等。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解员工行为与离职决策。
此数据集特别适合用于构建和评估员工离职预测模型，帮助企业识别高风险员工，并采取针对性措施，以降低离职率，提升组织绩效。
