员工绩效与薪资分析数据集EmployeePerformanceandSalaryAnalysis-kowsalyag
数据来源：互联网公开数据
标签：员工绩效, 薪资分析, 人力资源, 季度评估, 员工属性, 商业价值, 机器学习, 行业分析
数据概述：
该数据集包含来自人力资源领域的员工绩效与薪资相关数据，记录了员工在特定时间段内的关键绩效指标和个人信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2016年1月到2017年12月的时间范围。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但包含员工所在城市信息（如C23等编码），推测可能来自某个特定企业或行业。
数据维度：数据集包含以下主要数据项：MMM-YY（月份），Emp_ID（员工ID），Age（年龄），Gender（性别），City（城市），Education_Level（教育水平），Salary（薪资），Dateofjoining（入职日期），LastWorkingDate（离职日期），Joining Designation（入职时的职位级别），Designation（当前职位级别），Total Business Value（总商业价值），Quarterly Rating（季度评分）。
数据格式：CSV格式，包含train_MpHjUjU.csv和test_hXY9mYw.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的招聘或人力资源分析项目，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、薪资结构分析和员工流失预测等研究。
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、商业分析领域的学术研究，如员工绩效与薪资关系的量化分析、不同教育背景员工的绩效差异研究等。
行业应用：可以为人力资源管理部门提供数据支持，特别是在员工绩效评估、薪资结构优化、人才招聘与流失管理等方面。
决策支持：支持企业在人力资源管理方面的决策制定，例如薪酬调整、晋升策略、培训计划等。
教育和培训：作为商业分析、人力资源管理等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工绩效与薪资的关系。
此数据集特别适合用于探索员工绩效与薪资、年龄、性别、教育背景等因素之间的关系，帮助用户实现优化人力资源配置、提升员工满意度等目标。
