员工晋升预测数据集EmployeePromotionPredictionDataset-krishnarunwal
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, 员工绩效, 数据分析, 职业发展, 预测模型, 员工培训
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及晋升情况，用于预测员工是否会被晋升。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，可视为一段时间内的员工快照信息。
地理范围：数据未明确地理范围，但从数据特征推断可能来自一个或多个企业。
数据维度：数据集包含多个维度，如employee_id（员工ID）、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（前一年评分）、length_of_service（服务年限）、KPIs_met >80%（关键绩效指标是否达标）、awards_won?（是否获奖）、avg_training_score（平均培训分数）以及is_promoted（是否晋升，为目标变量）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_dataset.csv，方便数据导入和分析。
该数据集适合用于员工晋升预测、人力资源分析和绩效评估等领域。
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、数据挖掘和机器学习交叉领域的学术研究，例如员工晋升影响因素分析、预测模型构建等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其适用于人才管理、招聘策略优化、员工发展规划等方面。
决策支持：支持企业在人才选拔、晋升决策和员工培训方面的决策制定，帮助企业提升人力资源管理效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等相关课程的实训案例，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员工属性与晋升之间的关系，构建预测模型，并为企业优化人力资源管理策略提供数据支持。
