员工晋升预测数据集EmployeePromotionPredictionDataset-manavgary
数据来源：互联网公开数据
标签：人力资源, 员工晋升, 机器学习, 预测分析, 员工绩效, 部门分析, 员工培训, 数据挖掘
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、绩效评估、培训经历以及晋升情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据，反映了员工在特定时间点的情况。
地理范围：数据未限定具体地理区域，可能来源于跨国或区域性企业。
数据维度：数据集包括员工的各项指标，如部门、地区、教育程度、性别、招聘渠道、培训次数、年龄、前一年评分、服务年限、关键绩效指标（KPI）达标情况、是否获奖、平均培训得分等。其中，Train_HR.csv 文件中包含“is_promoted”字段，用于指示员工是否获得晋升。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含两个文件：Train_HR.csv（用于训练模型）和Test_HR.csv（用于测试模型）。
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、员工行为分析、组织行为学等领域的学术研究，例如员工晋升影响因素分析、绩效评估模型研究等。
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、员工发展、晋升预测、员工流失风险评估等方面。
决策支持：支持企业制定更科学的员工晋升策略，优化培训计划，提升员工满意度和组织效率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等课程的案例分析和实训材料，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影响员工晋升的关键因素，构建预测模型，从而帮助企业更好地进行人才管理，优化组织结构和提升整体绩效。
