员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-meghanagaddaley
数据来源：互联网公开数据
标签：员工流失, 离职预测, 人力资源, 机器学习, 员工满意度, 薪资水平, 部门分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工信息，记录了员工的工作表现、满意度、薪资、部门等相关属性，用于预测员工是否会离职。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据未明确指出地理位置，但从数据内容推测可能为某个企业或组织的员工数据。
数据维度：数据集包括10个字段，涵盖了员工满意度、最后一次评估分数、参与的项目数量、月平均工作时长、在职时长、是否发生工伤事故、是否离职、过去五年是否晋升、所在部门和薪资水平等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，方便数据分析和模型构建。
数据来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于人力资源分析、员工流失预测以及相关的数据建模和机器学习应用。
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、行为科学等领域的学术研究，例如员工离职影响因素分析、员工满意度与工作效率关系研究等。
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、薪酬体系优化等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的人力资源管理策略，优化员工招聘、培训和留用计划。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
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，帮助企业提前采取措施，降低员工流失率，优化人力资源配置，提升组织绩效。
