人力资源招聘数据分析数据集HumanResourcesRecruitmentDataAnalysis-sai646152
数据来源：互联网公开数据
标签：招聘分析, 人力资源, 员工入职, 薪酬管理, 候选人评估, 员工流失, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自人力资源部门的招聘数据，记录了候选人的招聘流程、薪酬信息、以及最终的入职状态等关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，可以推断为一段时间内的招聘活动记录。
地理范围：数据集中包含“Location”字段，表明数据可能来自多个地理位置，如“Noida”和“Chennai”等。
数据维度：数据集包括多个维度，如“Candidate Ref”（候选人编号）、“DOJ Extended”（是否延长入职日期）、“Duration to accept offer”（接受offer的时长）、“Notice period”（离职通知期）、“Offered band”（职级）、“Pecent hike expected in CTC”（期望薪资涨幅）、“Percent hike offered in CTC”（实际薪资涨幅）、“Percent difference CTC”（薪资差异）、“Joining Bonus”（是否提供入职奖金）、“Candidate relocate actual”（候选人是否实际搬迁）、“Gender”（性别）、“Candidate Source”（候选人来源）、“Rex in Yrs”（工作经验年限）、“LOB”（业务线）、“Location”（地点）、“Age”（年龄）和“Status”（入职状态）等。
数据格式：CSV格式，文件名为hr_data.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公司内部人力资源系统，经过脱敏和匿名化处理。该数据集适用于人力资源管理、招聘流程优化等领域的分析。
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、组织行为学等领域的学术研究，如招聘效率分析、薪酬公平性研究、员工流失预测等。
行业应用：可以为人力资源管理部门提供数据支持，尤其在招聘策略优化、薪酬体系设计、员工保留等方面。
决策支持：支持企业在招聘决策、人才管理策略制定以及人力资源规划方面的决策。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解招聘流程和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响员工入职和离职的关键因素，帮助用户优化招聘流程、提高招聘效率、提升员工满意度和降低人员流失率。
