员工晋升预测数据集EmployeePromotionPrediction-arpina
数据来源：互联网公开数据
标签：员工晋升, 人力资源分析, 机器学习, 员工绩效, 部门, 地区, 培训, 评分, 晋升预测
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源数据，记录了员工的个人信息、工作表现及晋升结果。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数据集合。
地理范围：数据涵盖多个地区（regions），具体地区信息未明确。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如员工ID（employee_id）、部门（department）、地区（region）、教育程度（education）、性别（gender）、招聘渠道（recruitment_channel）、培训次数（no_of_trainings）、年龄（age）、前一年评分（previous_year_rating）、服务年限（length_of_service）、关键绩效指标达成情况（KPIs_met >80%）、是否获奖（awards_won?）、平均培训得分（avg_training_score）以及是否晋升（is_promoted）。
数据格式：CSV格式，文件名为promotion.csv，便于数据分析与建模。
该数据集特别适用于人力资源分析、员工晋升预测、以及影响晋升因素的研究。
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、员工绩效评估、晋升影响因素分析等方面的学术研究。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，可用于构建晋升预测模型、优化人才管理策略、提升员工留存率。
决策支持：支持企业基于数据做出更科学的人力资源管理决策，如制定晋升标准、优化培训计划等。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解员工晋升的内在规律。
此数据集特别适合用于探索影响员工晋升的关键因素，以及构建预测模型，从而帮助企业优化人力资源管理，实现更高效的人才发展。
