员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-nadagamal3
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, 预测模型, 员工行为, 数据分析, 组织管理, 薪资水平
数据概述：
该数据集包含员工在职期间的相关数据，记录了员工的工作表现、薪资、部门等信息，以及员工是否离职的最终结果。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静态信息快照。
地理范围：数据未明确地域信息，可能来源于某个或多个公司内部。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如satisfaction_level（满意度）、last_evaluation（最近一次评估）、number_project（参与项目数量）、average_montly_hours（平均每月工作时长）、time_spend_company（在职时长）、Work_accident（是否发生工伤）、left（是否离职，1代表离职，0代表未离职）、promotion_last_5years（过去5年是否晋升）、department（所属部门）和salary（薪资水平）。
数据格式：CSV格式，文件名为hrcsv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的人力资源数据集，经过整理和清洗。
该数据集适合用于员工离职预测、员工行为分析和人力资源管理研究。
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、组织行为学等领域的学术研究，如离职影响因素分析、员工满意度与离职关系研究等。
行业应用：可以为企业提供数据支持，尤其是在员工流失预测、人才管理、优化招聘流程等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的留才策略，优化员工福利，提高员工满意度。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职的影响因素。
此数据集特别适合用于探索员工离职的规律与趋势，帮助用户构建预测模型，优化人力资源管理策略，降低员工流失率。
