关于数据集
描述
2025年疫情后远程办公健康影响数据集全面展现了远程、混合和现场办公安排如何影响后疫情时代员工身心健康的全球概况。该数据集于2025年6月收集,汇集了来自不同大洲、不同行业、不同年龄段和不同岗位的多元化劳动力的反馈。该数据集旨在支持围绕不断变化的工作和福祉格局开展的研究、数据分析和政策制定。
该数据集可以深入探索:
- 不同工作环境中心理健康状况(例如焦虑、倦怠、创伤后应激障碍、抑郁)的流行情况。
- 工作安排与身体健康问题(例如背痛、眼睛疲劳、颈部疼痛)之间的关系。
- 按人口和职业因素划分的工作与生活平衡、社会孤立和倦怠程度的变化。
- 薪资分布及其与健康结果和工作角色的相关性。
通过提供有关主观(自我报告)和客观(工作时间、薪资范围)因素的详细匿名数据,该资源使数据科学家、健康研究人员、人力资源专业人员和企业领导者能够:
- 确定员工福祉的风险因素和保护因素。
- 跨行业和跨地区的基准健康影响。
- 告知组织政策和未来工作战略。
数据集结构
数据集为 CSV 格式,每行代表一份单独的调查回复。以下是每列的详细说明:
列名 | 描述 | 示例值 |
---|---|---|
调查日期 | 提交调查回复的日期(YYYY-MM-DD) | 2025年6月1日 |
年龄 | 受访者年龄(岁) | 27、52、40 |
性别 | 受访者的性别认同 | 女性、男性、非二元性别、不愿透露 |
地区 | 就业地理区域 | 亚洲、欧洲、北美洲、非洲、大洋洲 |
行业 | 受访者的行业类别 | 科技、制造、金融、医疗保健 |
工作角色 | 具体职位或职能 | 数据分析师、人力资源经理、软件工程师 |
工作安排 | 主要工作模式 | 现场、远程、混合 |
每周工作时间 | 每周平均工作小时数 | 36、55、64 |
心理健康状况 | 主要自我报告的心理健康状况 | 焦虑、倦怠、抑郁、无、创伤后应激障碍 |
倦怠程度 | 自我评估倦怠(分类:低、中、高) | 高、中、低 |
工作生活平衡分数 | 自我评价工作与生活平衡程度,等级为 1(差)至 5(优秀) | 1、3、5 |
身体健康问题 | 自我报告的身体健康问题(如有多个,请用分号分隔) | 背痛;眼疲劳;颈痛;无 |
社会隔离分数 | 自我评估的社交孤立程度,范围为 1(无)至 5(严重) | 1、2、5 |
薪资范围 | 年薪范围(美元) | 4万至6万美元、8万至10万美元、12万美元以上 |
示例数据行
调查日期 | 2025年6月1日 |
---|---|
年龄 | 二十七 |
性别 | 女性 |
地区 | 亚洲 |
行业 | 专业服务 |
工作角色 | 数据分析师 |
工作安排 | 现场 |
每周工作时间 | 64 |
心理健康状况 | 压力障碍 |
倦怠程度 | 高的 |
工作生活平衡分数 | 3 |
身体健康问题 | 肩痛;颈痛 |
社会隔离分数 | 2 |
薪资范围 | 4万至6万美元 |
主要特点
- 全球覆盖:来自所有主要地区和不同行业的响应。
- 丰富的健康指标:捕捉心理健康和身体健康,并针对问题提供多个等级和开放文本字段。
- 人口多样性:包括年龄、性别(包括非二元性别和“不愿透露”)和薪资等级。
- 工作安排细节:区分远程工作、混合工作和现场工作,反映疫情后就业的复杂性。
- 匿名保护隐私:不包含任何个人身份信息。
用例
- 学术研究:分析工作模式和健康结果的交集。
- 商业智能:对组织健康风险进行基准评估并为人力资源干预提供信息。
- 政策制定:指导数字时代的公共卫生和劳工政策。
- 数据科学项目:适用于 EDA、预测建模、聚类和可视化任务。

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