员工晋升预测数据集EmployeePromotionPredictionDataset-meghagour
数据来源：互联网公开数据
标签：员工晋升, 人力资源, 机器学习, 员工分析, 预测模型, 绩效评估, 数据挖掘, 职业发展
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的员工信息，记录了员工的基本信息、培训情况、绩效考核结果等，并提供了员工是否获得晋升的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的静态数据。
地理范围：数据未明确标注具体地区，但包含了多个“region”字段，表明数据可能涵盖了多个地区或部门。
数据维度：数据集包括员工ID、部门、地区、教育程度、性别、招聘渠道、培训次数、年龄、上一年度评分、服务年限、KPI完成情况、是否获奖、平均培训分数等多个字段，以及一个目标变量“is_promoted”，用于指示员工是否获得晋升。
数据格式：CSV格式，包含train_LZdllcl.csv（训练集）和test_2umaH9m.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于企业内部员工记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于人力资源分析、员工晋升预测、绩效评估以及数据建模等领域。
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、员工行为分析、职业发展规划等方面的研究，如员工晋升影响因素分析、晋升预测模型构建等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在人才管理、招聘策略优化、员工发展规划等方面具备实际应用价值。
决策支持：支持企业在员工晋升、绩效评估、人才培养等方面的决策制定，实现数据驱动的人力资源管理。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响员工晋升的关键因素，构建预测模型，帮助企业优化人才管理策略，提升员工发展水平。
