multinational-financial-company-财务代理人培训表现预测数据集-2021-bhrt97

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数据来源：互联网公开数据 标签：财务公司,代理人培训,性能预测,机器学习,数据分析,教育,认证,培训效果,金融产品

数据概述： 本数据集来源于一家跨国金融机构举办的机器学习入门项目黑客松竞赛，记录了财务代理人参加多项培训课程及测试的表现。数据集详细记录了每个培训计划及测试的相关信息，包括课程ID、课程类型、课程时长、测试ID、测试类型、测试难度等。同时，还包括参训人员的个人信息，如ID、性别、教育水平、所在城市等级、年龄、是否残疾等。此外，数据集还记录了参训人员参加的总课程数、培训讲师对参训人员的参与度评分及是否通过测试的结果。

数据用途概述： 该数据集适用于机器学习模型训练及代理人培训效果评估。通过分析数据，可以帮助金融机构识别影响代理人培训表现的关键因素，优化培训方案，提高代理人通过认证考试的几率，进而提升公司整体销售业绩。此外，该数据集还适用于教育研究者及数据科学家，用于探索培训效果与参训人员背景之间的关系，为教育课程设计及实施提供参考。