人才招聘与职业发展预测数据集TalentAcquisitionandCareerProgressionPrediction-mahmoudelzanaty
数据来源：互联网公开数据
标签：人才招聘, 职业发展, 机器学习, 数据分析, 预测模型, 劳动力市场, 教育背景, 行业分析
数据概述：
该数据集包含来自印度在线学习平台的数据，记录了学员的个人信息、教育背景、工作经历、培训时长等，并提供了学员是否愿意跳槽的标签，用于预测学员的职业发展。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的静态快照。
地理范围：数据主要来源于印度，反映了印度劳动力市场的特点。
数据维度：数据集包括多个维度，如enrollee_id（学员ID）、city（城市）、city_development_index（城市发展指数）、gender（性别）、relevent_experience（是否有相关经验）、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（上次工作至今时间）、training_hours（培训时长）和target（是否愿意跳槽）。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例），方便用于模型训练和评估。
来源信息：数据来源于印度在线学习平台，已进行结构化处理。
该数据集适合用于职业发展预测、人才流失分析和劳动力市场研究。
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、职业发展预测等领域的学术研究，如探索影响员工跳槽意愿的因素、构建预测模型等。
行业应用：可以为人力资源部门提供数据支持，特别是在招聘、人才保留、员工职业规划等方面。
决策支持：支持企业制定人才管理策略、优化招聘流程，提高员工满意度和留存率。
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案例分析材料，帮助学生理解相关概念和方法。
此数据集特别适合用于构建预测模型，分析影响员工职业发展和跳槽意愿的关键因素，帮助企业优化人才管理策略。
