员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-nagireddyseelam
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, 员工行为, 薪资水平, 部门分析, 工作满意度
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工信息，记录了员工的工作表现、满意度、薪资、以及是否离职等关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为历史员工信息快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，通常代表一般企业或组织内部情况。
数据维度：数据集包括“satisfaction_level”（满意度）、“last_evaluation”（最后评估）、“number_project”（项目数量）、“average_montly_hours”（月均工作时长）、“time_spend_company”（在职时长）、“Work_accident”（工伤事故）、“left”（是否离职，0代表未离职，1代表离职）、“promotion_last_5years”（过去5年是否晋升）、“Department”（部门）和“salary”（薪资水平）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的员工离职数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于员工离职预测、人力资源分析和员工行为研究。
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研究，如员工离职影响因素分析、离职预测模型构建等。
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、降低离职率、提升员工满意度方面具有实用价值。
决策支持：支持企业制定人力资源管理策略，如薪酬调整、晋升规划、员工关怀等。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解员工离职现象。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，并构建预测模型，帮助企业更好地管理员工，优化人力资源配置。
