员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-deepakkumarinv
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, 员工行为, 预测分析, 员工满意度, 数据挖掘, 职场分析
数据概述：
该数据集包含来自人力资源领域的数据，记录了员工在职期间的各项指标，以及最终是否离职的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常可视为静态数据集，用于分析员工离职的影响因素。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于通用的人力资源分析和建模。
数据维度：数据集包括员工满意度、工作评价、项目数量、月平均工作时长、在职时长、工伤情况、是否离职、过去五年是否晋升、所属部门、薪资水平等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_capstone_dataset.csv，方便数据分析和建模。数据已进行标准化处理，便于直接使用。
该数据集适合用于研究员工离职的影响因素，以及构建预测模型。
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，如分析员工离职的影响因素，探索不同因素之间的关联性。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在员工流失预测、人才管理、薪酬优化等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工保留策略，优化人力资源配置，提高组织效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能，理解员工离职预测模型的构建过程。
此数据集特别适合用于探索员工行为与离职之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化人力资源管理策略。
