员工晋升预测数据集EmployeePromotionPredictionDataset-monal007
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, 部门分析, 数据建模, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自人力资源管理系统的数据，记录了员工的个人信息、工作表现以及晋升情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的静态快照。
地理范围：数据未限定具体的地理位置，但包含了多个地区（region）。
数据维度：数据集包括员工的个人信息（如年龄、性别、教育程度）、工作表现（如KPI完成情况、过往评分、培训分数）、工作年限、以及是否获得晋升（is_promoted）等关键指标。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集，包含目标变量is_promoted）、test.csv（测试集，用于预测）和sub.csv（提交文件模板）三个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，并提供了清晰的字段定义。
该数据集适合用于预测员工晋升的可能性，以及分析影响晋升的关键因素。
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、行为科学等领域的研究，例如员工绩效评估、影响晋升因素分析、不同部门员工晋升差异分析等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在人才管理、人才招聘、员工发展规划等方面。
决策支持：支持企业进行人才管理策略的制定，如优化晋升标准、提升员工培训效果、改善员工工作满意度等。
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案例分析素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析方法和实践技能。
此数据集特别适合用于探索影响员工晋升的因素，构建预测模型，从而帮助企业优化人才管理策略、提高员工留存率和组织绩效。
