员工晋升预测数据集EmployeePromotionPredictionDataset-ibrahemalhusseine

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, 预测模型, 绩效评估, 员工属性, 决策支持, 数据分析

数据概述：该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的各项属性以及是否获得晋升的情况。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某个时间点的静态数据。地理范围：数据未明确地域范围，但从字段内容推测为企业内部数据。数据维度：数据集包括多个关键字段，如employee_id（员工编号）、department（部门）、region（地区）、education（学历）、gender（性别）、recruitment_channel（招聘渠道）、no_of_trainings（培训次数）、age（年龄）、previous_year_rating（上一年绩效评分）、length_of_service（服务年限）、KPIs_met >80%（关键绩效指标完成情况）、awards_won?（是否获得奖励）、avg_training_score（平均培训分数）以及is_promoted（是否晋升）。数据格式：CSV格式，文件名为employee_promotion.csv，易于数据分析和建模。来源信息：数据来源于企业内部，已进行脱敏处理，确保数据隐私。该数据集适合用于人力资源管理、员工绩效评估和晋升预测等领域。

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、组织行为学等领域的学术研究，如员工晋升影响因素分析、绩效评估模型构建等。行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在人才管理、员工发展、晋升决策等方面具有实用价值。决策支持：支持企业优化人才选拔流程、提升员工满意度，并制定更有效的激励措施。教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等课程的实训案例，帮助学生和从业者理解员工晋升的影响因素。此数据集特别适合用于构建预测模型，分析影响员工晋升的关键因素，从而帮助企业优化人力资源管理策略，提升组织绩效。