员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-krishnaa192
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, 员工满意度, 数据建模, 职业发展, 薪资水平
数据概述：
该数据集包含来自公开资源的人力资源数据，记录了员工的基本信息、工作表现和离职情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定地理位置，但可以推测为通用的人力资源场景。
数据维度：包括员工ID（empid）、满意度（satisfaction_level）、最近一次评估（last_evaluation）、项目数量（number_project）、月平均工作时长（average_montly_hours）、在职时长（time_spend_company）、工伤情况（Work_accident）、过去五年是否晋升（promotion_last_5years）、薪资水平（salary）和是否离职（left）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为hr_data.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于人力资源分析、员工行为研究以及构建员工离职预测模型。
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，例如员工离职原因分析、影响因素研究等。
行业应用：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、人才管理策略制定、薪酬体系优化等方面。
决策支持：支持企业管理层进行人力资源相关的决策，例如优化工作环境、提高员工满意度、降低离职率等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
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，从而帮助企业优化人力资源管理策略，降低员工流失率。
