人力资源员工信息与晋升预测数据集HumanResourcesEmployeeInformationandPromotionPredictionDataset-ismaelfcaferreira
数据来源：互联网公开数据
标签：人力资源, 员工信息, 晋升预测, 员工管理, 机器学习, 部门, 地域, 教育程度
数据概述：
该数据集包含来自内部人力资源系统的数据，记录了员工的基本信息以及晋升情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的静态数据。
地理范围：数据覆盖了不同区域的员工信息，包括但不限于“Sudeste”（东南）、“Nordeste”（东北）等区域。
数据维度：数据集包括多个关键字段：
id_funcionario（员工ID）；
departmento（部门）；
regiao（区域）；
educacao（教育程度）；
genero（性别）；
canal_recrutamento（招聘渠道）；
numero_treintos（培训次数）；
idade（年龄）；
aval_ano_anterior（上一年度评估）；
tempo_servico（服务年限）；
promovido（是否晋升，0代表未晋升，1代表晋升）。
数据格式：CSV格式，文件名为dadosRHcsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于内部人力资源系统，经过脱敏处理，确保数据安全。
该数据集适合用于人力资源管理、员工行为分析和晋升预测等领域的研究。
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、组织行为学等领域的学术研究，如晋升影响因素分析、员工绩效评估等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在人才管理、员工发展、薪酬管理方面。
决策支持：支持企业制定更科学的晋升策略、优化人才招聘流程，提升员工满意度和留存率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等课程的教学案例，帮助学生理解人力资源数据分析方法。
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，从而提升人力资源管理的效率和效果。
