员工招聘与胜任力预测数据集EmployeeRecruitmentandFitmentPredictionDataset-kirtikajaiswal
数据来源：互联网公开数据
标签：员工招聘, 胜任力预测, 人力资源, 机器学习, 职业发展, 薪资预测, 员工评估, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自招聘与人力资源管理领域的数据，记录了员工的个人信息、工作经历、薪资期望、以及预测的胜任力指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示时间范围，可视为一个静态的、用于建模和分析的员工信息集合。
地理范围：数据来源未明确，但包含的特征和字段反映了普遍的招聘与员工评估场景。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如EmpID（员工ID）、EmpName（员工姓名）、LanguageOfCommunication（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）、CurrentDesignation（当前职位）、CurrentCompanyType（当前公司类型）、DepartmentInCompany（所在部门）、TotalLeavesTaken（总请假天数），以及BiasInfluentialFactor（影响因素）和FitmentPercent（胜任力百分比）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含Train.csv（训练集）、Test.csv（测试集）和sample submission.csv（样本提交文件）三个文件，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的招聘或人力资源相关的数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于员工招聘流程优化、胜任力预测、薪资预测等相关领域的数据建模和机器学习应用。
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、机器学习和数据挖掘交叉领域的学术研究，例如胜任力预测模型构建、影响因素分析、薪资预测模型研究等。
行业应用：为人力资源行业提供数据支持，尤其适用于招聘流程优化、人才评估、员工发展策略制定、薪酬管理、以及人才储备分析等。
决策支持：支持企业在招聘、员工管理和人才发展方面的决策制定，帮助优化招聘流程、提高招聘效率、降低用工成本。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析和机器学习相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解员工招聘与评估过程。
此数据集特别适合用于探索影响员工胜任力的关键因素，构建预测模型，并优化招聘和人才管理策略，从而帮助企业提升招聘效率和员工绩效。
