美国数据科学行业薪资与职位分析数据集USDataScienceIndustrySalaryandJobAnalysis-konstantinognev
数据来源：互联网公开数据
标签：数据科学, 薪资分析, 职位分析, 行业分析, 文本分析, 机器学习, 市场调研, 职业发展
数据概述：
该数据集包含来自Glassdoor等平台的公开数据，记录了美国数据科学行业内不同职位、薪资、公司信息以及职位描述。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的行业快照。
地理范围：数据主要覆盖美国地区，包括不同州和城市的数据。
数据维度：包括职位名称（Job Title）、薪资预估（Salary Estimate）、职位描述（Job Description）、公司评分（Rating）、公司名称（Company Name）、公司地点（Location）、公司总部（Headquarters）、公司规模（Size）、成立年份（Founded）、所有制类型（Type of ownership）、行业（Industry）、部门（Sector）、收入（Revenue）、竞争对手（Competitors）、是否为小时工（hourly）、雇主提供薪资（employer_provided）、最低薪资（min_salary）、最高薪资（max_salary）、平均薪资（avg_salary）、公司名称（company_txt）、工作所在州（job_state）、是否在同一州（same_state）、公司年龄（age）、是否需要Python技能（python_yn）、是否需要R技能（R_yn）、是否需要Spark技能（spark）、是否需要AWS技能（aws）、是否需要Excel技能（excel）、职位简化（job_simp）、资深程度（seniority）、职位描述长度（desc_len）、竞争公司数量（num_comp）等。
数据格式：CSV格式，文件名为eda_datacsv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于数据科学领域的研究，以及薪资预测、职位推荐等应用。
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：适用于数据科学、经济学、人力资源等领域的研究，如薪资影响因素分析、职位需求分析、行业发展趋势研究等。
行业应用：可以为招聘网站、薪资调查机构、职业规划平台提供数据支持，尤其在薪资预测、职位匹配、行业报告等方面。
决策支持：支持企业在招聘、薪酬管理和人才发展方面的决策，同时帮助求职者了解市场行情，优化职业规划。
教育和培训：作为数据科学、商业分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解行业动态。
此数据集特别适合用于探索美国数据科学行业的薪资分布、技能要求、公司特点等，帮助用户进行职业规划、优化招聘策略和进行行业研究。
