企业员工访问权限预测数据集EmployeeAccessPrediction-indrija
数据来源：互联网公开数据
标签：权限管理, 访问控制, 机器学习, 风险评估, 数据挖掘, 员工行为, 组织结构, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自企业内部系统的数据，记录了员工对各种资源的访问权限信息，用于构建访问权限预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态快照数据。
地理范围：数据覆盖企业内部，不涉及特定地理区域。
数据维度：数据集包括ACTION（访问权限是否被授权，0或1）、RESOURCE（资源ID）、MGR_ID（经理ID）、ROLE_ROLLUP_1、ROLE_ROLLUP_2、ROLE_DEPTNAME、ROLE_TITLE、ROLE_FAMILY_DESC、ROLE_FAMILY、ROLE_CODE等多个字段，涵盖了员工角色、部门、职位、以及资源访问的各种维度。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。其中train.csv包含ACTION字段，用于训练模型；test.csv用于评估模型的预测性能。
来源信息：数据来源于企业内部系统，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于企业内部权限管理、风险评估和访问控制策略的优化。
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：适用于权限管理、访问控制领域的研究，如基于角色访问控制（RBAC）的权限预测、用户行为分析和异常检测等。
行业应用：为企业安全、IT管理部门提供数据支持，尤其适用于构建权限预测模型、改进访问控制策略、优化资源分配等。
决策支持：支持企业在权限管理方面的决策制定，如自动化权限审批、风险评估和安全审计等。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解权限管理和访问控制。
此数据集特别适合用于探索员工角色、组织结构与资源访问权限之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现对员工访问权限的精准预测，从而提高企业的信息安全水平。
