员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-dianzeliu
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, 数据挖掘, 离职风险, 组织管理
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的员工信息，记录了员工的工作表现和离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一段时间内的快照，用于分析离职影响因素。
地理范围：数据未限定特定地理位置，适用于分析各类企业员工的离职行为。
数据维度：包括员工满意度、上次评估分数、项目数量、平均月工作时长、在职时间、是否发生工作事故、是否离职、过去五年是否晋升、所属部门以及薪资水平等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为employee_data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于企业内部记录，已进行匿名化处理，确保数据隐私。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析和离职预测等领域。
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，例如员工离职影响因素分析、离职风险评估等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在预测员工离职、优化员工管理策略、提高员工留存率等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，优化薪酬体系，改善工作环境，降低离职率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职相关的因素。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，建立预测模型，为企业提供数据支持，以优化人力资源管理决策，实现员工队伍的稳定和发展。
