员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-selahattinsanli
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 离职预测, 机器学习, 员工满意度, 薪资水平, 工作时长, 部门分析
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的工作表现、薪资水平、工作时长、以及是否离职等信息，用于分析和预测员工离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为特定时间段内的静态快照数据。
地理范围：数据未限定具体地理位置，通常被认为是针对全球范围内企业员工的通用数据集。
数据维度：数据集包含多个维度，包括员工满意度（satisfaction_level）、工作评估（last_evaluation）、项目数量（number_project）、月均工作时长（average_montly_hours）、在职时长（time_spend_company）、是否发生工伤（Work_accident）、是否离职（left）、过去五年是否晋升（promotion_last_5years）、所属部门（Departments ）和薪资水平（salary）等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_Dataset.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源可能为企业内部数据库或模拟生成，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工流失分析、以及数据挖掘和机器学习模型的构建。
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、行为经济学等领域的研究，如员工离职影响因素分析、员工满意度与工作表现的关系研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工流失预测、人才管理、招聘策略优化等方面具备实用性。
决策支持：支持企业决策者制定更有效的员工留任计划，优化薪酬福利体系，改善工作环境，从而降低离职率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解数据分析在人力资源管理中的应用。
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，帮助企业实现更精准的人力资源管理和人才战略。
