员工离职预测数据集EmployeeAttritionPredictionDataset-emilianito
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, 预测模型, 员工满意度, 数据分析, 行为分析, 薪资水平
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工信息，记录了与员工离职相关的关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间，可视为一段时间内的员工状态快照。
地理范围：数据未标明具体地理位置，可泛化应用于不同地区的组织。
数据维度：包括员工满意度、最近一次评估、参与的项目数量、平均月工作时长、在职时间、工伤事故、是否离职、过去五年是否晋升、所属部门（销售、技术等）以及薪资水平等。
数据格式：CSV格式，文件名为recursos_humanos.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于人力资源管理领域，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于员工离职预测、人力资源管理优化和员工行为分析。
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、组织行为学等领域的学术研究，如离职影响因素分析、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，特别是在员工流失预警、人才管理策略制定等方面。
决策支持：支持企业管理层进行人员配置优化、薪酬调整、员工关怀等决策。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索员工离职的内在规律，帮助企业优化人力资源管理，降低员工流失率，提升组织绩效。
