员工晋升预测分析数据集EmployeePromotionPredictionAnalysis-csepython
数据来源：互联网公开数据
标签：员工晋升, 人力资源分析, 机器学习, 员工绩效, 部门分析, 招聘渠道, 员工培训, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含员工的详细信息，记录了影响员工晋升的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为历史员工信息快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含了不同的“region”字段，推测为企业内部的不同区域或部门。
数据维度：数据集包括“employee_id”（员工编号）、“department”（部门）、“region”（区域）、“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”（上一年度评分）、“length_of_service”（服务年限）、“KPIs_met >80%”（关键绩效指标达成率）、“awards_won?”（是否获奖）、“avg_training_score”（平均培训得分）和“is_promoted”（是否晋升）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Employee dataset.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据集来源未明确，但提供了丰富的员工属性信息，适用于员工晋升预测、绩效评估等研究。
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研究，如员工晋升影响因素分析、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，尤其在人才管理、员工发展、招聘策略优化等方面。
决策支持：支持企业制定更精准的晋升策略，优化员工培训计划，提升整体绩效。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解员工晋升的影响因素。
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，从而帮助企业优化人力资源管理，提升员工满意度和组织效率。
