员工晋升预测数据集EmployeePromotionPrediction-sanjeebtiwary
数据来源：互联网公开数据
标签：员工管理, 晋升预测, 人力资源, 机器学习, 员工绩效, 招聘渠道, 培训, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的基本信息、培训情况、绩效考核以及晋升结果，用于预测员工是否会获得晋升。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从“region”字段推测可能涵盖多个区域。
数据维度：数据集包括“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”（上一年度评分），“length_of_service”（服务年限），“KPIs_met >80%”（关键绩效指标完成情况），“awards_won?”（是否获奖），“avg_training_score”（平均培训分数），以及“is_promoted”（是否晋升，仅在train.csv中）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，其中train.csv包含目标变量“is_promoted”，test.csv用于预测。数据已进行初步处理，可以直接用于模型构建。
该数据集适合用于员工晋升预测、人力资源分析和数据挖掘等领域。
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、数据挖掘和机器学习交叉领域的研究，如员工流失预测、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，尤其在人才招聘、员工发展、薪酬管理和晋升策略制定方面具备实用性。
决策支持：支持企业在人力资源管理方面的决策，如优化招聘流程、识别高潜员工、提升培训效果等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据。
此数据集特别适合用于探索影响员工晋升的关键因素，帮助用户构建预测模型，提升人力资源管理的效率和精准度。
