员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-mahapatran
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 员工满意度, 机器学习, 预测分析, 数据建模, 行业分析, 离职预测
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工相关数据，记录了员工的个人信息、工作表现、薪资待遇等，用于分析和预测员工离职行为。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集合。
地理范围：数据未限定特定地理区域，可能来源于不同行业和公司。
数据维度：数据集包含多个维度，包括员工是否离职（left）、满意度（satisfaction_level）、绩效评估（last_evaluation）、项目数量（number_project）、月均工作时长（average_montly_hours）、在职时长（time_spend_company）、工伤情况（Work_accident）、五年内晋升情况（promotion_last_5years）以及薪资水平（salary）等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，方便进行数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，可以直接用于分析和建模。
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、行为科学和数据挖掘等领域的学术研究，例如员工离职影响因素分析、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，尤其是在人才管理、员工保留、招聘优化等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的员工管理策略，优化薪酬福利，提高员工满意度，降低离职率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和人力资源管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工行为和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索员工离职的内在规律和影响因素，帮助用户构建预测模型，提升人力资源管理的效率和效果。
