毕业生就业数据分析数据集GraduateEmploymentDataAnalysis-noorsaeed
数据来源：互联网公开数据
标签：就业数据，人力资源，教育，职业发展，机器学习，统计分析，数据挖掘，毕业生
数据概述：
该数据集包含来自noorsaeed-hr-datasets的数据，记录了毕业生就业相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但可以推断为某个教育机构或地区的毕业生就业情况。
数据维度：包括毕业生个人信息、教育背景、职业倾向和就业结果等多个维度。具体字段包括：sl_no（序号），gender（性别），ssc_p（高中成绩百分比），ssc_b（高中教育板块），hsc_p（大学预科成绩百分比），hsc_b（大学预科教育板块），hsc_s（大学预科专业），degree_p（学位成绩百分比），degree_t（学位类型），workex（是否有工作经验），etest_p（就业能力测试成绩），specialisation（MBA专业），mba_p（MBA成绩百分比），status（就业状态），salary（薪资）。
数据格式：CSV格式，文件名为Placement_Data_Full_Class.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于人力资源管理、教育评估、职业规划和就业预测等领域的研究。
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：适用于教育领域、人力资源管理领域的学术研究，如就业影响因素分析、薪资预测、职业发展路径分析等。
行业应用：为人力资源行业提供数据支持，特别是在招聘、人才管理、薪酬管理等方面。
决策支持：支持教育机构的招生策略优化、课程设置调整以及就业指导。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解就业数据分析的实际应用。
此数据集特别适合用于探索影响毕业生就业和薪资的关键因素，从而帮助用户优化决策，提升就业指导的有效性。
