印度员工职业倦怠率预测挑战数据集2023
数据来源：互联网公开数据
标签：员工,职业倦怠,心理健康,机器学习,数据分析,预测模型,人力资源管理
数据概述：
本数据集来源于HackerEarth举办的印度员工职业倦怠率预测挑战赛，包含2023年公司员工的职业倦怠情况。数据集分为训练集和测试集，训练集包含22750条记录，测试集包含12250条记录。数据集涵盖员工ID、入职日期、性别、公司类型、远程工作设施、职位级别、资源分配、心理健康评分等关键信息，并标注了目标变量即职业倦怠率。
数据用途概述：
该数据集适用于职业倦怠率预测、员工心理健康评估、人力资源管理优化等多种场景。研究人员可以利用此数据集进行机器学习建模，预测员工的职业倦怠程度；人力资源部门可以据此采取措施改善工作环境，减少员工的职业倦怠现象；同时，这对提高员工的工作满意度和公司整体绩效具有重要意义。
举例：
通过分析员工的工作环境因素（如远程工作设施、资源分配）与心理健康评分之间的关系，可以预测员工的职业倦怠率。例如，如果发现资源分配较多的员工心理健康评分普遍较低，那么人力资源部门可以对该类员工提供更多的支持和帮助，以降低他们的职业倦怠率。
