员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-marcos77
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，员工行为，组织管理，数据挖掘，二元分类
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的各项关键指标以及最终是否离职的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的静态数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，一般用于模拟或通用场景。
数据维度：数据集包含多个维度，包括但不限于：员工满意度（satisfaction_level）、工作评价（last_evaluation）、参与项目数量（number_project）、月均工作时长（average_montly_hours）、在职时长（time_spend_company）、工伤事故（Work_accident）、是否离职（left）、过去五年是否晋升（promotion_last_5years）、所属部门（Department）和薪资水平（salary）。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sepcsv，便于数据分析与模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，为员工离职预测模型的构建和评估提供了基础。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析和离职风险预测等领域。
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，如员工离职影响因素分析、离职预测模型构建与评估等。
行业应用：可以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、人才保留策略制定等方面。
决策支持：支持企业管理层制定更有效的员工管理策略，优化组织结构，提高员工满意度和工作效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握员工离职预测模型的构建方法和应用技巧。
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，帮助企业实现人才流失的预警和管理，从而提升组织绩效。
