员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-joobayearhossain
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 预测模型, 机器学习, 员工分析, 数据分析, 留存率, 决策支持
数据概述：
该数据集包含来自人力资源领域的员工信息，记录了员工的工作表现、薪资待遇、工作时长、晋升情况等多个维度的数据，旨在用于预测员工离职的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视为一段时间内的静态快照。
地理范围：数据未限定地理范围，一般可视为来自具有代表性的人力资源管理实践案例。
数据维度：包括员工的满意度、绩效评估、参与项目数量、月均工作时长、在职时间、是否发生工伤、是否离职、过去五年是否晋升、所属部门、薪资水平等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开数据集，已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于人力资源管理研究、员工流失预测模型构建以及相关数据分析。
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、行为科学等领域的研究，如员工离职影响因素分析、员工留存策略研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在优化招聘流程、预测员工流失、制定员工激励计划等方面。
决策支持：支持企业管理层进行人员管理决策，例如识别高流失风险员工、优化薪酬结构、改进工作环境等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的案例研究材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职预测模型。
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，从而帮助企业降低员工流失率，提升组织稳定性。
