员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-vaibhavkumarbirajdar
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 人力资源, 机器学习, 离职预测, 绩效评估, 薪资分析, 部门分析, 员工行为
数据概述：
该数据集包含来自不同部门的员工的详细信息，记录了员工的各项工作表现与离职相关因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的员工快照数据。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于分析不同组织或行业背景下的员工离职行为。
数据维度：包括satisfactoryLevel（满意度）、lastEvaluation（最近一次评估分数）、numberOfProjects（参与项目数量）、avgMonthlyHours（平均每月工作时长）、timeSpentcompany（在职时间）、workAccident（是否发生工伤）、left（是否离职，1代表离职，0代表未离职）、promotionInLast5years（过去五年是否晋升）、dept（部门）和salary（薪资水平）等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为employees.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于开源数据集，已进行匿名化处理，确保数据隐私。
该数据集适合用于员工离职预测、人力资源管理分析和数据驱动的决策支持。
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、行为科学和机器学习交叉领域的学术研究，如员工流失影响因素分析、离职风险评估模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工保留策略制定、招聘流程优化和员工绩效管理方面有实际应用价值。
决策支持：支持企业管理层进行人力资源规划，优化组织结构，提高员工满意度和生产力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和人力资源管理相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解员工离职预测的流程和方法。
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，并支持企业制定针对性的干预措施，以降低员工流失率，提高组织绩效。
