员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-ksbmishra
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, 员工满意度, 薪资水平, 员工绩效, 数据分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的员工信息，记录了员工的各项工作指标和离职情况，用于预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为历史员工数据快照。
地理范围：数据未明确标明地理范围，一般适用于跨国企业或具有类似组织结构的机构。
数据维度：数据集包括员工的满意度、最近评估、项目数量、平均月工作时长、在职时间、工伤情况、是否离职、过去5年是否晋升、所属部门以及薪资水平等。
数据格式：CSV格式，文件名为EmployeeData.csv，方便数据分析和模型构建。数据已进行标准化和清洗，可以直接用于分析。
该数据集适用于人力资源管理、数据分析和机器学习等领域。
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、行为科学等领域的研究，例如员工离职影响因素分析、离职风险评估等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，用于预测员工离职、优化人员配置、提高员工留存率。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，例如调整薪资结构、改善工作环境等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习和实践预测模型。
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，帮助企业预防员工流失，优化人力资源管理。
