员工晋升预测数据集EmployeePromotionPredictionDataset-zameerahmedtshaik
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, 预测模型, 数据挖掘, 员工培训, 职业发展
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，可用于预测员工是否会获得晋升。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静态数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从“region”字段推测，可能涵盖多个地区或分支机构。
数据维度：数据集包括多个维度，主要字段包括：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?（是否获奖），avg_training_score（平均培训分数），以及train.csv中的is_promoted（是否晋升，作为目标变量）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和测试模型。
来源信息：数据来源于企业内部的人力资源系统，已进行匿名化处理。
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、数据挖掘和机器学习交叉领域的学术研究，例如，探索影响员工晋升的关键因素、构建晋升预测模型等。
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、员工发展、招聘策略优化等方面提供决策依据。
决策支持：支持企业制定更科学的员工晋升策略，优化培训计划，提升员工留存率。
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材料，帮助学生和研究人员深入理解员工晋升的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索员工特征与晋升之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升晋升预测的准确性，优化人力资源管理策略。
