员工绩效评估数据集EmployeePerformanceEvaluationDataset-daffaadityarahman
数据来源：互联网公开数据
标签：员工绩效, 人力资源, 职业发展, 薪酬管理, 员工画像, 数据分析, 机器学习, 预测模型
数据概述：
该数据集包含员工绩效评估相关数据，记录了员工在不同工作层级、岗位、分支机构的工作表现，以及个人背景信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用，反映员工在特定时间段内的绩效表现。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可用于分析不同地区或机构的员工绩效差异。
数据维度：包括“job_level”（工作层级）、“job_duration_in_current_job_level”（当前工作层级工作时长）、“person_level”（人员层级）、“job_duration_in_current_person_level”（当前人员层级工作时长）、“job_duration_in_current_branch”（当前分支机构工作时长）、“Employee_type”（员工类型）、“gender”（性别）、“age”（年龄）、“marital_status_maried(Y/N)”（婚姻状况）、“number_of_dependences”（受抚养人数）、“Education_level”（教育程度）、“GPA”（平均绩点）、“year_graduated”（毕业年份）、“job_duration_from_training”（培训时长）、“branch_rotation”（分支机构轮岗次数）、“job_rotation”（岗位轮换次数）、“assign_of_otherposition”（兼任其他职位次数）、“annual leave”（年假）、“sick_leaves”（病假）、“Last_achievement_%”（最近绩效百分比）、“Achievement_above_100%_during3quartal”（季度绩效超100%次数）等。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，易于数据分析和建模。
该数据集适合用于人力资源管理、员工绩效评估、职业发展规划等领域的研究与应用。
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，如员工绩效影响因素分析、员工流失预测等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其适用于员工绩效考核、薪酬管理、人才招聘与培养等。
决策支持：支持企业制定人力资源管理策略，优化员工配置，提升组织效率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解员工绩效管理。
此数据集特别适合用于探索员工绩效与个人背景、工作经历、工作表现之间的关系，帮助用户优化人力资源管理决策，提升组织绩效。
