人才招聘与培训预测数据集TalentAcquisitionandTrainingPredictionDataset-carinesameh

数据来源：互联网公开数据

标签：人才招聘, 机器学习, 预测分析, 人力资源, 培训时长, 雇员, 职业发展, 数据建模

数据概述：该数据集包含来自招聘网站或人力资源平台的雇员相关数据，记录了雇员的个人信息、教育背景、工作经历、培训时长等，并提供了雇员是否会寻求职业转变的标签。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集，反映特定时间点的人才市场情况。地理范围：数据未限定具体国家或地区，但涵盖了多个城市，可能反映了全球或大型国家范围内的人才流动情况。数据维度：数据集包括“enrollee_id”（雇员ID）、“city”（城市）、“city_development_index”（城市发展指数）、“gender”（性别）、“relevent_experience”（相关经验）、“enrolled_university”（是否在读大学）、“education_level”（教育水平）、“major_discipline”（专业）、“experience”（工作经验）、“company_size”（公司规模）、“company_type”（公司类型）、“last_new_job”（上次换工作时间）、“training_hours”（培训时长）以及“target”（目标变量，表示雇员是否寻求职业转变，0或1）。数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例），方便数据分析和模型训练。来源信息：数据来源于招聘网站或人力资源平台，已进行脱敏处理。该数据集适合用于构建预测模型，评估影响职业转变的因素。

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、职业发展、劳动力市场研究等领域的学术研究，如评估影响员工职业转变的关键因素、分析培训对职业发展的影响等。行业应用：为人力资源行业提供数据支持，特别是在人才招聘、员工培训、职业规划、人才流失预测等方面。决策支持：支持企业制定更有效的招聘策略、优化培训计划、改善员工保留率，以及促进员工职业发展。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实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。此数据集特别适合用于探索影响雇员职业转变的因素，并构建预测模型，帮助用户优化招聘策略，提升员工职业发展满意度。