标题：员工绩效与人力资源分析数据集
数据内容：
该数据集包含员工绩效与人力资源相关数据，具体包括以下字段：
- employee_id: 员工唯一标识符
- department: 员工所属部门
- region: 员工所在地区
- education: 员工教育程度
- gender: 员工性别
- recruitment_channel: 招聘渠道
- no_of_trainings: 员工接受培训次数
- age: 员工年龄
- previous_year_rating: 上一年度绩效评分
- length_of_service: 员工服务年限
- KPIs_met_more_than_80: 是否超过80%的KPI完成率
- awards_won: 是否获得奖项
- avg_training_score: 平均培训分数
统计信息分析：
1. 数据集包含17414名员工的记录，覆盖9个部门和34个地区，展示了员工分布的广泛性。
2. 教育程度分为4种类型，性别分为2种类型，表明数据在人口统计学维度的多样性。
3. 平均培训分数有61种不同值，显示员工培训表现的差异性。
4. 上一年度绩效评分有6种不同值，服务年限有34种不同值，反映了员工绩效和职业发展水平的多样性。
数据来源：互联网公开数据
数据用途：
该数据集可用于人力资源管理、绩效评估、员工培训优化等领域。
- 在金融行业，可用于分析员工绩效与业务表现的关系。
- 在科技行业，可用于优化员工培训计划和招聘策略。
- 在制造行业，可用于评估员工绩效对生产效率的影响。
- 在零售行业，可用于分析地区分布对员工绩效的影响。
- 在教育行业，可用于研究员工培训与绩效提升的关系。
标签：员工绩效, 人力资源, 员工数据, 绩效评估, 培训分数, 员工分布, 招聘渠道, KPI完成率, 奖项, 年龄分布, 服务年限
行业分类：金融, 科技, 制造, 零售, 教育
