员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-sangeetavishwakarma
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 离职预测, 机器学习, 数据分析, 员工满意度, 薪资水平, 绩效评估
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的工作表现、满意度、薪资、以及是否离职等信息，用于预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为过去一段时间内的静态快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推断为某个公司或组织内部的数据。
数据维度：数据集包含多个关键指标，包括员工满意度（satisfaction_level）、上次评估时间（last_evaluationTime）、参与项目数量（number_project）、平均月工作时长（average_montly_hours）、在职时长（time_spend_company）、工伤事故（Work_accident）、是否离职（left）、过去5年是否晋升（promotion_last_5years）、所属部门（sales）、薪资水平（salary）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Employee_Data.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于分析员工离职的影响因素，并构建预测模型。
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、行为科学等领域的研究，如分析员工离职原因、评估员工工作满意度与离职之间的关系等。
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、人才保留策略制定、薪酬体系优化等方面。
决策支持：支持企业管理层制定更有效的员工管理策略，降低离职率，提高员工满意度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，构建预测模型，帮助企业主动干预，从而降低离职率，优化人力资源配置。
