员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-siddharthballure
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，行为分析，数据分析，组织管理，员工管理
数据概述：
该数据集包含来自Siddharthballure-salifort-motors的员工数据，记录了员工的各项工作表现与离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的员工快照数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，一般适用于企业内部员工管理分析。
数据维度：数据集包括多项员工属性，如满意度、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、所属部门和薪资水平等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于企业内部员工记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于人力资源分析、员工行为预测和企业管理优化等领域。
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研究，如员工离职原因分析、离职预测模型构建等。
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、人员招聘优化、薪酬体系调整等方面。
决策支持：支持企业管理层进行人力资源管理决策，如制定员工保留策略、优化工作环境等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的案例，帮助学生和研究人员理解员工离职的影响因素，并构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索员工离职的影响因素，构建预测模型，帮助企业优化人力资源管理策略，提升员工留存率。
