员工晋升预测数据集EmployeePromotionPredictionDataset-gemini555
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, 职业发展, 数据挖掘, 组织行为学
数据概述：
该数据集包含来自公司内部的人力资源数据，记录了员工的基本信息、绩效评估以及晋升结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的员工信息快照。
地理范围：数据未限定具体地区，但根据数据字段推测可能为某个跨区域运营的公司。
数据维度：数据集包括“employee_id”（员工编号）、“department”（部门）、“region”（地区）、“education”（学历）、“gender”（性别）、“recruitment_channel”（招聘渠道）、“no_of_trainings”（培训次数）、“age”（年龄）、“previous_year_rating”（上一年评分）、“length_of_service”（服务年限）、“awards_won”（获奖情况）、“avg_training_score”（平均培训分数）以及“is_promoted”（是否晋升）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为employee_promotion.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于员工晋升预测、员工绩效评估以及人力资源管理相关的分析。
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、组织行为学等相关领域的学术研究，例如员工晋升的影响因素分析、绩效评估模型的构建等。
行业应用：可以为企业提供数据支持，尤其是在人才管理、员工发展、招聘策略优化等方面。
决策支持：支持企业在制定晋升政策、优化员工培训计划、提升员工留存率等方面做出数据驱动的决策。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解员工晋升的影响因素，提升数据分析能力。
此数据集特别适合用于探索影响员工晋升的关键因素，预测员工晋升的可能性，帮助企业优化人力资源管理策略，提升组织绩效。
