员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-tajamulkhan
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 行为分析, 机器学习, 预测模型, 员工满意度, 数据挖掘, 离职率
数据概述：
该数据集包含员工的各项工作指标，记录了员工在公司的工作表现和离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，通常用于模拟或通用分析。
数据维度：包括员工满意度、工作评价、项目数量、月均工作时长、在职时长、是否发生工伤、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Employee Attrition Data.csv，便于数据分析和模型构建。
数据来源于公开数据集，已进行清洗和标准化处理。
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、行为科学等领域的研究，例如员工离职影响因素分析、离职风险评估、员工满意度与绩效关系研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在员工流失管理、招聘策略优化、人才保留计划等方面。
决策支持：支持企业管理层制定相关决策，如调整薪酬福利、改善工作环境、优化团队结构等。
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素材，帮助学生理解和应用相关知识。
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，从而帮助企业降低离职率，提高员工留存率。
