员工晋升预测数据集EmployeePromotionPredictionDataset-rednivrug
数据来源：互联网公开数据
标签：员工晋升, 人力资源分析, 机器学习, 预测模型, 员工绩效, 数据挖掘, 员工属性, 职业发展
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理的数据，记录了员工的个人信息、工作表现和晋升情况，用于预测员工是否会获得晋升。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为某个或某些组织机构的员工数据。
数据维度：数据集包含多个维度，包括员工ID、部门、所在区域、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、关键绩效指标完成情况、是否获得奖励、平均培训得分等。
数据格式：CSV格式，包含三个文件：sample_submission_M0L0uXE.csv (提交格式示例), test_2umaH9m.csv (测试集), train_LZdllcl.csv (训练集)。
来源信息：数据来源未明确，但已进行脱敏处理，适用于机器学习模型的训练与评估。
该数据集适合用于人力资源管理领域的研究，以及员工晋升预测模型的构建。
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等领域的学术研究，如员工晋升预测、员工绩效评估等。
行业应用：可以为企业的人力资源部门提供数据支持，用于优化招聘流程、评估员工潜力、制定职业发展规划等。
决策支持：支持企业在人力资源管理方面的决策制定，如人才选拔、绩效管理、薪酬调整等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员深入理解员工晋升预测模型。
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，从而帮助企业更好地进行人才管理和战略规划。
