员工晋升预测数据集EmployeePromotionPredictionDataset-masumsaikia
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, 员工绩效, 数据挖掘, 职业发展, 决策支持
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的员工信息，记录了影响员工晋升的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为员工静态属性的快照。
地理范围：数据未限定具体地理区域，可能来源于一家或多家跨区域的企业。
数据维度：数据集包含多个维度，包括员工基本信息（employee_id, gender, age）、教育背景（education）、部门（department）、工作年限（length_of_service）、绩效考核（KPIs_met >80%, previous_year_rating, avg_training_score）、获得的奖励（awards_won?）以及晋升结果（is_promoted）等。
数据格式：CSV格式，包含train_data.csv和test_data.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于企业内部的员工记录，经过匿名化处理，用于预测员工晋升的可能性。
该数据集适合用于人力资源管理、员工绩效评估和预测分析等领域。
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、组织行为学等领域的学术研究，如员工晋升的影响因素分析、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，特别是在人才管理、晋升决策、员工发展规划等方面。
决策支持：支持企业管理者进行人才选拔和晋升决策，优化人力资源配置，提高员工满意度和工作效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等课程的实训案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析和预测建模技能。
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才管理策略，提高组织绩效。
