人力资源员工晋升预测数据集HumanResourcesEmployeePromotionPrediction-arpikr
数据来源：互联网公开数据
标签：人力资源, 员工晋升, 机器学习, 绩效评估, 数据分析, 员工画像, 预测模型, 职业发展
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理系统的数据，记录了员工的个人信息、工作表现和晋升情况，用于预测员工是否会被晋升。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为一段时间内的静态数据。
地理范围：数据未明确标注地域，可能来源于某个公司或组织。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：employee_id（员工编号），department（部门），region（地区），education（学历），gender（性别），recruitment_channel（招聘渠道），no_of_trainings（培训次数），age（年龄），previous_year_rating（前一年评分），length_of_service（服务年限），KPIs_met >80%（关键绩效指标达成率是否超过80%），awards_won?（是否获得奖励），avg_training_score（平均培训分数），is_promoted（是否晋升，为目标变量）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_data.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于人力资源管理系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、员工晋升预测、机器学习建模等领域。
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，如员工晋升影响因素分析、员工绩效评估模型构建等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在人才管理、员工发展规划、晋升决策等方面。
决策支持：支持企业优化人才管理策略，提高晋升决策的准确性，降低人员流失率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解人力资源数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响员工晋升的关键因素，构建预测模型，帮助企业更好地进行人才管理和决策。
