员工晋升预测数据集EmployeePromotionPredictionDataset-dalalmanish
数据来源：互联网公开数据
标签：员工晋升, 人力资源, 机器学习, 预测分析, 员工评估, 绩效考核, 数据建模, 职业发展
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作表现以及晋升情况，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，可视为静态数据集，反映了员工在特定时间点上的状态。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从员工信息来看，可能来源于某个企业或机构的内部数据。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
employee_id：员工唯一标识符；
department：员工所在部门；
region：员工所在区域；
education：员工教育程度；
gender：员工性别；
recruitment_channel：员工招聘渠道；
no_of_trainings：参加培训次数；
age：员工年龄；
previous_year_rating：上一年度绩效评分；
length_of_service：服务年限；
KPIs_met >80%：关键绩效指标是否达标（>80%）；
awards_won?：是否获得奖励；
avg_training_score：平均培训分数；
is_promoted：是否晋升（目标变量，仅存在于训练集中）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和ss.csv三个文件，分别包含训练集、测试集以及员工ID和晋升情况的对应关系。数据已进行结构化处理，便于分析和建模。
该数据集适合用于员工晋升预测、人才管理分析和人力资源策略优化等领域。
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、机器学习等领域的学术研究，如员工绩效评估、晋升影响因素分析等。
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、绩效管理等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业在人才管理和晋升决策方面的制定，帮助优化组织结构和提高员工满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和人力资源管理课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索员工个人特征、工作表现与晋升之间的关系，帮助用户建立预测模型，从而实现更精准的人才管理和决策。
