员工满意度与离职预测数据集EmployeeSatisfactionandAttritionPredictionDataset-pavelpoletaev
数据来源：互联网公开数据
标签：员工满意度, 离职预测, 人力资源分析, 机器学习, 薪资, 部门, 员工评估, 职业发展
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的数据，记录了员工的工作相关信息，包括员工的工作满意度、工作表现、薪资、部门、工作年限等，用于预测员工的离职倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，可视为一段时间内的员工快照数据。
地理范围：数据未明确具体地理位置，但可推测为某个公司内部数据。
数据维度：包括员工ID、部门、级别、工作负荷、工作年限、去年晋升情况、去年违规情况、主管评估、薪资等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如test_features.csv、train_quit.csv、train_job_satisfaction_rate.csv、test_target_quit.csv、test_target_job_satisfaction_rate.csv等，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析和离职预测等领域。
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、员工行为分析等领域的学术研究，如员工离职影响因素分析、员工满意度与工作表现关系研究等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在员工流失预警、招聘策略优化、薪酬福利设计等方面。
决策支持：支持企业管理层制定更合理的员工管理策略，提高员工满意度，降低离职率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工行为和离职预测。
此数据集特别适合用于探索员工工作满意度、工作表现与离职之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化人力资源管理策略。
