员工晋升预测数据集EmployeePromotionPrediction-parakhsrivastava
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, 行为分析, 预测模型, 数据挖掘, 决策支持
数据概述：
该数据集包含来自企业内部的人力资源相关数据，记录了员工在不同时间段的个人信息、工作表现以及是否获得晋升的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内的员工快照数据。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但根据数据字段推测可能来源于跨区域或全球性的企业。
数据维度：数据集包括多项员工属性和绩效指标，如员工编号、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、关键绩效指标（KPI）完成情况、是否获得奖励、平均培训分数，以及是否获得晋升（is_promoted）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv (训练集) 和 test.csv (测试集)两个文件，便于数据分析与模型构建。
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管理、员工行为分析和晋升预测等研究。
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、员工行为分析、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：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在人才管理、员工发展、晋升决策等方面。
决策支持：支持企业制定更科学的晋升策略、优化人才培养计划，从而提高员工满意度和企业整体绩效。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握相关技能。
此数据集特别适合用于探索员工属性、绩效表现与晋升结果之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化人力资源管理决策。
