人力资源招聘与入职数据分析数据集HumanResourcesRecruitmentandOnboardingData-anujroxx

数据来源：互联网公开数据

标签：人力资源, 招聘分析, 员工入职, 薪资评估, 员工流动, 数据分析, 机器学习, 职业发展

数据概述：该数据集包含来自人力资源部门的招聘与入职相关数据，记录了候选人的基本信息、薪资待遇、入职流程等关键指标。主要特征如下：时间跨度：数据未明确具体时间范围，通常被视为一段时间内的招聘活动快照。地理范围：数据未明确具体地理位置，但从“Location”字段推测可能涉及印度地区。数据维度：数据集包括“SLNO”（序号）、“Candidate.Ref”（候选人编号）、“DOJ.Extended”（是否延长入职日期）、“Duration.to.accept.offer”（接受Offer时长）、“Notice.period”（通知期）、“Offered.band”（薪资等级）、“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”（是否有入职奖金）、“Candidate.relocate.actual”（是否实际搬迁）、“Gender”（性别）、“Candidate.Source”（候选人来源）、“Rex.in.Yrs”（工作经验）、“LOB”（业务线）、“Location”（工作地点）、“Age”（年龄）、“Status”（入职状态）等字段。数据格式：CSV格式，文件名为HR_data.csv，方便数据处理和分析。来源信息：数据来源于公开的招聘数据，已进行脱敏处理和结构化整理。该数据集适合用于人力资源管理、招聘效果评估、薪酬体系分析等领域。

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与数据分析交叉领域的学术研究，如招聘流程优化、薪酬公平性评估、员工入职影响因素分析等。行业应用：可以为人力资源行业提供数据支持，尤其是在招聘策略制定、人才管理、员工流失预测等方面。决策支持：支持企业人力资源部门的决策制定，优化招聘流程，提高招聘效率，降低人力成本。教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、商业智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解人力资源管理中的数据应用。此数据集特别适合用于探索招聘流程与员工入职表现之间的关系，以及薪资策略对员工接受Offer和入职决策的影响，帮助用户实现优化招聘策略、提升人才管理水平等目标。