员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-giovannidelsoto
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职，人力资源，机器学习，数据分析，员工绩效，薪资水平，部门分布，二元分类
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理领域的数据，记录了员工在职期间的各项指标，以及最终是否离职的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视作静态快照数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推测为某个或某些公司的员工数据。
数据维度：数据集包含10个字段，包括员工满意度（satisfaction_level）、最近一次评估分数（last_evaluation）、参与的项目数量（number_project）、平均月工作时长（average_montly_hours）、在公司的时间（time_spend_company）、是否发生工伤（Work_accident）、是否离职（left，0代表未离职，1代表离职）、最近五年是否晋升（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_capstone_dataset.csv，易于数据分析与建模。数据经过匿名处理，确保员工隐私。
该数据集适用于研究员工离职的影响因素，构建预测模型，以及进行人力资源管理策略的优化。
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，例如探索员工离职的决定因素、分析不同部门员工的离职差异。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工流失预测、人才管理、招聘策略优化等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业管理者进行人才管理决策，如调整薪酬福利、改善工作环境、优化团队结构。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等课程的实训素材，帮助学生理解数据分析在实际业务中的应用。
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，以及评估不同干预措施对员工留存率的影响，从而帮助企业实现更有效的人力资源管理。
