员工性别包容性与岗位匹配度分析数据集EmployeeGenderInclusivityandJobFitAnalysisDataset-kiranchhamain

员工性别包容性与岗位匹配度分析数据集EmployeeGenderInclusivityandJobFitAnalysisDataset-kiranchhamain

数据来源:互联网公开数据

标签:性别平等, 员工评估, 岗位匹配, 人力资源, 机器学习, 偏见分析, 职业发展, 数据挖掘

数据概述: 该数据集包含来自人力资源领域的员工信息,记录了员工的个人特征、教育背景、工作经历、薪资预期以及岗位匹配度等信息,旨在用于分析性别包容性对岗位匹配的影响。主要特征如下: 时间跨度:数据未明确标注时间,可视为反映特定时间点或阶段的员工信息。 地理范围:数据未限定具体地理位置,可能来源于多个地区或国家。 数据维度:数据集包含多个关键字段,如EmpID(员工编号)、Emp-LanguageOfCommunication(员工沟通语言)、Age(年龄)、Gender(性别)、JobProfileIDApplyingFor(申请的职位ID)、HighestDegree(最高学历)、DegreeBranch(学位分支)、GraduatingInstitute(毕业院校)、LatestDegreeCGPA(最新学位绩点)、YearsOfExperince(工作年限)、GraduationYear(毕业年份)、CurrentCTC(当前年薪)、ExpectedCTC(期望年薪)、MartialStatus(婚姻状况)、EmpScore(员工评分)等。此外,还包括BiasInfluentialFactor(偏见影响因素)和FitmentPercent(岗位匹配百分比)等用于评估的内容。 数据格式:数据集以CSV格式提供,包含Train.csv、Test.csv和Sample Submission.csv三个文件,方便数据处理和分析。 数据来源:数据来源于人力资源管理或相关领域的公开数据集,已进行匿名化处理,以保护员工隐私。 该数据集适合用于研究性别包容性对员工岗位匹配的影响,以及构建预测模型。

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、社会学、性别研究等领域的学术研究,如性别偏见对招聘和晋升的影响、不同背景员工的岗位匹配度分析等。 行业应用:为企业人力资源部门提供数据支持,特别是在招聘流程优化、薪酬公平性评估、员工职业发展规划等方面。 决策支持:支持企业制定更公平、包容的招聘和晋升政策,优化人才管理策略,提升组织绩效。 教育和培训:作为人力资源管理、数据分析等课程的实训材料,帮助学生和从业者深入理解性别平等、岗位匹配等问题。 此数据集特别适合用于探索影响员工岗位匹配度的关键因素,识别潜在的偏见,并促进更公平的职业发展环境。

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数据与资源

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版本 1.0
最后更新 四月 29, 2025, 23:35 (UTC)
创建于 四月 29, 2025, 23:35 (UTC)
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