员工离职预测数据集EmployeeRetentionPredictionDataset-yashwanthreddy
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 离职预测, 薪资分析, 员工数据, 数据分析, 机器学习, 留存分析
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的任职信息和离职情况，用于分析员工离职的影响因素和预测员工离职的可能性。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录了员工的任职时间，包括入职日期和离职日期。
地理范围： 数据未明确说明地理范围，可推断为单个或多个企业内部的数据。
数据维度： 数据集包括员工ID（employee_id）、公司ID（company_id）、部门（dept）、资历（seniority）、薪资（salary）、入职日期（join_date）和离职日期（quit_date）等字段。
数据格式： CSV格式，文件名为employee_retention.csv，易于进行数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于企业内部员工记录，并已进行匿名化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工离职预测等研究和应用。
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、员工行为分析等研究，例如分析影响员工离职的关键因素、研究不同部门和资历员工的离职率差异等。
行业应用： 可以为人力资源行业提供数据支持，特别是在员工留存分析、人才管理、薪酬福利优化等方面。
决策支持： 支持企业制定员工留存策略、优化招聘流程、提高员工满意度，从而降低离职率。
教育和培训： 作为人力资源管理、数据分析等课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员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影响因素，建立预测模型，帮助企业优化人力资源管理策略，提高员工留存率。
