人才招聘与职业发展预测数据集TalentAcquisitionandCareerProgressionPredictionDataset-vikashthakur

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, 预测模型, 雇员特征, 培训时长, 城市发展指数, 二分类, 数据挖掘, 行业分析

数据概述：该数据集包含来自在线教育平台的雇员相关数据，记录了影响雇员职业发展与跳槽意愿的多种因素。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的雇员快照数据。地理范围：数据涵盖多个城市，城市发展指数作为重要特征之一。数据维度：数据集包括训练集、测试集和提交样本，其中训练集包含雇员ID、城市、城市发展指数、性别、相关经验、是否在职培训、教育水平、专业、工作经验、公司规模、公司类型、最近一份工作时长、培训时长以及目标变量（是否跳槽）等字段。测试集缺少目标变量，用于模型预测。提交样本包含雇员ID和目标变量，用于提交预测结果。数据格式：提供CSV格式文件，包括train_jqd04QH.csv（训练集）、test_KaymcHn.csv（测试集）和sample_submission_sxfcbdx.csv（提交样本），便于数据分析和建模。数据来源：数据来源于在线教育平台，已进行匿名化处理。该数据集适合用于职业发展预测、人才流失分析和雇员行为模式研究。

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、社会学、行为经济学等领域的学术研究，例如，分析影响雇员跳槽意愿的关键因素，评估培训对职业发展的影响。行业应用：为人力资源行业提供数据支持，尤其适用于构建人才招聘模型、预测员工流失、优化培训计划、提升员工留存率。决策支持：支持企业在人才管理方面的决策制定，例如，优化招聘流程、调整薪酬福利、制定个性化的职业发展路径。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深入理解影响职业发展的各种因素。此数据集特别适合用于构建预测模型，预测雇员是否会跳槽，并探索影响跳槽行为的内在规律，帮助企业优化人才管理策略，提升组织效能。