员工职业发展与绩效评估数据集EmployeeCareerDevelopmentandPerformanceEvaluationDataset-rifkyhuda
数据来源：互联网公开数据
标签：员工绩效, 职业发展, 人力资源, 员工数据, 职业晋升, 数据分析, 机器学习, 行业研究
数据概述：
该数据集包含来自不同企业的员工职业发展与绩效评估相关数据，记录了员工的职业生涯、工作表现和个人属性等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，可视为一个静态的员工职业发展与绩效评估的快照。
地理范围：数据未明确标注地域范围，但涵盖了不同类型的公司和员工。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：
工作相关：job_level（职位级别）、job_duration_in_current_job_level（当前职位级别的工作时长）、job_duration_in_current_branch（在当前部门的工作时长）、Employee_type（员工类型）、Employee_status（员工状态）、job_duration_as_permanent_worker（作为正式员工的工作时长）、job_duration_from_training（接受培训时长）、branch_rotation（部门轮岗情况）、job_rotation（职位轮岗情况）、assign_of_otherposition（是否被分配到其他职位）。
个人属性：gender（性别）、age（年龄）、marital_status_maried(Y/N)（婚姻状况）、number_of_dependences（抚养人数）、number_of_dependences (male)（男性抚养人数）、number_of_dependences (female)（女性抚养人数）、Education_level（教育程度）、GPA（平均学分绩点）、year_graduated（毕业年份）。
绩效评估：Best Performance（最佳绩效）、Avg_achievement_%（平均绩效百分比）、Last_achievement_%（最近绩效百分比）、Achievement_above_100%_during3quartal（在三个季度中绩效超过100%的次数）、achievement_target_1, achievement_target_2, achievement_target_3（三个绩效目标）。
休假情况：annual leave（年假）、sick_leaves（病假）。
数据格式：CSV格式，包含train_ahmadcsv、testcsv等文件，便于数据分析和模型构建。数据已进行结构化处理，方便进行统计分析和机器学习建模。
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、职业发展、绩效评估等领域的学术研究，如员工离职预测、职业晋升路径分析、绩效影响因素分析等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工管理、人才招聘、绩效考核、薪酬管理等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业制定更科学的人力资源策略，优化组织结构，提升员工满意度和工作效率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员深入理解人力资源管理的核心问题。
此数据集特别适合用于探索员工职业发展规律、评估绩效影响因素，以及优化人力资源管理策略，从而帮助企业实现更高效的人力资源管理和更优的组织绩效。
