个人职业生涯薪资预测数据集PersonalCareerSalaryPrediction-haplophyrne
数据来源：互联网公开数据
标签：薪资预测, 职业发展, 机器学习, 数据分析, 职业评估, 教育背景, 行业分析, 工作经验
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的个人职业生涯数据，记录了影响个人30岁时薪资水平的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据覆盖了不同城市和行业，包括纽约、芝加哥、旧金山等。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如工作经验（Work_Experience）、GPA（GPA）、证书（Certifications）、实习经历（Internships）、跳槽次数（Job_Changes）、人脉关系评分（Networking_Score）、30岁时的薪资（Salary_at_30）、教育背景（Education）、行业（Industry）和工作地点（Location）。
数据格式：CSV格式，文件名为salary30.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，可能为公开调查或匿名数据。已进行初步处理，但原始数据可能存在异常值，如薪资字段中的极高数值。
该数据集适合用于职业发展研究、薪资预测模型构建以及影响薪资因素分析。
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：适用于职业发展、人力资源管理和数据科学领域的学术研究，如薪资影响因素分析、职业生涯规划模型构建等。
行业应用：可以为人力资源部门、招聘平台和职业咨询机构提供数据支持，尤其是在薪资预测、人才评估和职业发展建议方面。
决策支持：支持个人职业规划，帮助用户了解不同因素对其未来薪资的影响，从而做出更明智的职业选择。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和职业规划课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解职业发展规律。
此数据集特别适合用于探索个人职业生涯中不同因素对薪资的影响，帮助用户构建预测模型，优化职业规划，并深入理解不同行业和地区薪资差异。
