机器黑客工时预测数据集MachineHackWorkHourPredictionDataset-prakharprasad
数据来源：互联网公开数据
标签：工时预测，数据集，机器学习，时间序列分析，项目管理，数据分析，人力资源管理，企业运营
数据概述：该数据集由机器黑客平台提供，主要记录了不同项目的工作时长数据，适用于工时预测和项目管理。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2021年。
地理范围：数据涵盖了多个地区的项目，具体包括不同城市和国家的客户项目。
数据维度：数据集包括每日工作时长数据，涵盖项目编号，客户编号，任务描述，工作时长，资源分配，项目阶段，任务类别等变量。还包括工时预测所需的历史工作数据和项目管理信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于机器黑客平台，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于项目管理，工时预测，人力资源管理和企业运营等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于工时预测，项目进度分析，资源分配优化等研究，如任务完成时间的预测，项目瓶颈分析等。
行业应用：可以为企业项目管理提供数据支持，特别是在工时预算，项目调度和资源分配方面。
决策支持：支持企业的项目管理和工时预测，帮助制定更科学的项目计划和资源分配策略。
教育和培训：作为项目管理，数据分析及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索工时预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的工作时长预测，优化项目管理和资源分配，提高工作效率和项目成功率。
