员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-nitishaadhikari
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, 预测模型, 员工绩效, 数据分析, 员工满意度, 劳动力市场
数据概述：
该数据集包含来自公司人力资源部门的员工信息，记录了员工的各项工作表现指标，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范围，可视为一段时间内的员工快照数据。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可视为通用的人力资源数据集。
数据维度：数据集包括员工满意度、最近一次评估、参与项目数量、月均工作时长、在职时长、工伤情况、是否离职、过去五年是否晋升、所属部门、薪资水平等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确标注，但已进行数据清洗和标准化。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析和机器学习建模。
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、组织行为学、机器学习等领域的学术研究，如员工流失原因分析、离职风险预测模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在优化招聘流程、提升员工满意度、降低离职率等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的人力资源管理策略，如调整薪酬体系、改善工作环境、优化晋升机制等。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析与机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解员工离职的影响因素和预测方法。
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，帮助企业主动采取措施，降低员工流失率，提升组织效能。
