员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-colara
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, 员工绩效, 薪资水平, 工作时长, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的员工相关数据，记录了员工的工作表现、薪资、工作时长等信息，用于分析和预测员工离职的可能性。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：数据未限定具体地理范围，可泛化为一般企业员工数据。
数据维度：数据集包括员工满意度、最后一次评估、项目数量、月均工作时长、在职时长、工伤事故、是否离职、过去五年是否晋升、所属部门、薪资水平等指标。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，便于数据分析和建模。数据已进行标准化处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于员工离职预测模型构建，以及人力资源管理相关的数据分析。
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，如员工离职影响因素分析、员工留存策略研究等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其适用于预测员工离职风险、优化招聘流程、制定员工发展计划等。
决策支持：支持企业管理层制定更有效的员工管理策略，提高员工满意度，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数据，帮助学生和研究人员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员工离职与各项指标之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化人力资源管理决策。
