员工倦怠预测数据集Burn-outEmployeesPredictionDataset-jaimetrickz
数据来源：互联网公开数据
标签：员工倦怠，数据集，人力资源，机器学习，预测分析，心理健康，员工管理，数据分析
数据概述：
该数据集包含员工倦怠相关数据，旨在预测员工倦怠的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度不明确，取决于原始数据收集的时间范围。
地理范围：数据覆盖范围不明确，可能来源于特定公司，行业或地区。
数据维度：数据集包括员工的工作表现，工作负荷，工作满意度，个人背景，健康状况，社交关系等多种指标。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle网站，可能来自于公开的研究，调查或企业内部数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于人力资源管理，员工心理健康研究，机器学习建模等领域，特别是在预测员工倦怠，识别高风险员工，制定干预措施等方面具有重要价值。
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：适用于员工倦怠成因分析，风险因素识别，预测模型构建等研究，如探索工作压力，工作环境，个人特质与倦怠之间的关系。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，特别是在员工管理，招聘，培训，福利等方面。
决策支持：支持企业制定针对性的员工关怀计划，改善工作环境，提升员工满意度，从而降低员工流失率。
教育和培训：作为人力资源管理，心理学，数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解员工倦怠的风险因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索员工倦怠的影响因素和预测模型，帮助用户实现预测员工倦怠风险，优化员工管理策略等目标，为企业健康发展提供数据支持。
