员工离职预测数据集2023
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职,预测分析,企业运营,机器学习,人力资源管理,成本评估
数据概述：
本数据集包含了组织中员工的相关属性信息，旨在帮助预测员工离职的可能性。数据集分为训练集和测试集两部分，涵盖了员工的基本信息、工作表现、满意度等多个维度，为离职预测分析提供了全面的数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于人力资源管理、员工离职预测、成本评估等场景。企业可以通过分析数据来识别潜在的离职风险，制定相应的员工保留策略；人力资源部门可以利用数据优化招聘流程，提高员工满意度；此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握离职预测分析的方法和技巧。
举例：
数据集中的训练集可用于构建和训练员工离职预测模型，通过特征选择和算法优化提高预测准确性。验证集则可用于评估模型的性能，计算测试/validation得分。具体得分计算公式为：Score = 100 x max(0 , 1 - RootMeanSquaredError(actual values, predicted values))。
