基于物联网的边缘计算人力资源管理数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网,边缘计算,人力资源,员工绩效,资源优化,机器学习,晋升评估,数据分析
数据概述：
本数据集旨在支持基于物联网和边缘计算的人力资源管理优化模型的开发与测试。数据集包含以下主要内容：
1. 员工信息：包括员工ID、部门、职位级别等基本信息
2. 绩效指标：涵盖任务完成率、每周工作时长、加班时长、任务效率等关键绩效数据
3. IoT指标：包含员工活动水平、出勤率、平均 desk 时间、响应时间、运动强度和压力水平等IoT设备采集数据
4. 边缘计算指标：提供延迟、带宽使用等边缘服务器性能数据
5. 资源分配指标：包括分配任务数、任务分配成本和资源利用率
6. 衍生指标：综合计算了绩效指数和员工满意度得分
7. 优化指标：提供资源分配的整体优化评分
8. 目标变量：晋升资格（二元变量，0或1）
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 人力资源管理优化模型开发与测试
2. 员工绩效分析与预测
3. 资源分配优化研究
4. 员工晋升资格评估模型构建
5. 基于机器学习的员工行为模式分析
6. 边缘计算环境下的人力资源管理研究
7. 物联网技术在人力资源管理中的应用探索
8. 员工满意度和压力水平的影响因素分析
数据集中的模拟数据来自IoT设备、绩效记录和边缘计算环境，经过专业处理，能够为相关领域的研究和应用提供有力支持。
