员工绩效评估与薪资预测数据集EmployeePerformanceEvaluationandSalaryPredictionDataset-vinaypratap
数据来源：互联网公开数据
标签：员工绩效, 薪资预测, 人力资源, 机器学习, 员工分析, 数据分析, 绩效评估, 职业发展
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的员工绩效评估相关数据，记录了员工的个人信息、培训记录、绩效指标和工作表现等关键数据，用于分析员工绩效与预测薪资。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绩效评估快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，推测为某个企业或组织内部的员工数据。
数据维度：包括员工编号（employee_id）、部门（department）、地区（region）、教育水平（education）、性别（gender）、招聘渠道（recruitment_channel）、培训次数（no_of_trainings）、年龄（age）、上一年度评分（previous_year_rating）、服务年限（length_of_service）、关键绩效指标达成率（KPIs_met >80%）、是否获奖（awards_won?）、平均培训分数（avg_training_score）等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含testcsv、HR_submissioncsv、traincsv三个文件，分别用于测试、提交结果和训练模型。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于人力资源分析、员工绩效评估、薪资预测等领域。
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、机器学习等领域的研究，如员工离职预测、绩效评估模型构建、薪资影响因素分析等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其适用于优化招聘流程、提升员工培训效果、制定薪酬激励方案等。
决策支持：支持企业在人力资源管理方面的决策制定，例如人才招聘、晋升、薪资调整等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解员工绩效评估和薪资预测的相关知识。
此数据集特别适合用于探索员工绩效与各项指标之间的关系，以及构建预测模型，帮助用户提升人力资源管理的效率和决策质量。
