员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-tantriho
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, 预测分析, 员工满意度, 薪资水平, 部门, 工作表现
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：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的员工快照数据。
地理范围：数据来源未明确标注，可推测为适用于全球范围内的人力资源分析。
数据维度：包括员工满意度、最后一次评估、项目数量、月均工作时长、在职时长、工伤情况、是否离职、过去五年是否晋升、所在部门、薪资水平等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_capstone_dataset.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于人力资源领域，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析以及离职预测模型的构建。
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、员工离职影响因素分析等研究，以及机器学习模型的训练与评估。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，用于预测员工离职风险，优化员工管理策略。
决策支持：支持企业制定更有针对性的员工保留计划，提高员工满意度和组织绩效。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生理解和实践员工离职预测模型。
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，帮助企业实现更有效的人力资源管理。
