员工晋升预测人力资源数据集EmployeePromotionPredictionHRDataset-alexreddy
数据来源：互联网公开数据
标签：人力资源, 员工分析, 晋升预测, 机器学习, 员工绩效, 数据分析, 招聘渠道, 员工培训
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理系统的数据，记录了员工的基本信息、工作表现以及晋升结果。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员工快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可能来自某个公司或组织。
数据维度：数据集包括员工编号（employee_id）、部门（department）、地区（region）、教育程度（education）、性别（gender）、招聘渠道（recruitment_channel）、培训次数（no_of_trainings）、年龄（age）、上一年度评分（previous_year_rating）、服务年限（length_of_service）、关键绩效指标达成情况（KPIs_met >80%）、是否获得奖励（awards_won?）、平均培训分数（avg_training_score）以及是否晋升（is_promoted）等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR Analytics_Dataset.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据可能来源于公司内部的人力资源管理系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于员工晋升预测、员工绩效评估、人才管理等方面的研究和应用。
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，如员工晋升影响因素分析、绩效评估模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在人才招聘、员工培训、绩效管理、晋升决策等方面。
决策支持：支持企业进行人力资源规划，优化人才管理策略，提升员工满意度和工作效率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索员工个人特质、工作表现与晋升之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化人才管理策略。
