员工晋升预测数据集EmployeePromotionPredictionDataset-osmanural
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, 员工分析, 绩效评估, 数据挖掘, 预测模型, 职业发展
数据概述：
该数据集包含员工的各项关键信息，用于预测员工是否会获得晋升。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的员工快照数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据字段内容推测为某个企业或组织内部数据。
数据维度：数据集包含多个维度，包括员工ID、部门、区域、教育程度、性别、招聘渠道、培训次数、年龄、上一年度评分、服务年限、是否获得奖励、平均培训得分以及是否晋升等。
数据格式：CSV格式，文件名为employee_promotion.csv，易于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于人力资源分析、员工绩效评估、以及构建员工晋升预测模型。
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、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、不同部门晋升差异性研究等。
行业应用：可以为企业的人力资源部门提供数据支持，特别是在人才管理、员工发展、晋升决策等方面。
决策支持：支持企业制定更加科学的晋升策略、优化人才培养计划，并提高员工满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响员工晋升的关键因素，并构建预测模型，以提升企业在人才管理方面的决策效率。
