求职者简历匹配度预测数据集JobApplicantResumeMatchingPrediction-ahmedalfeysani
数据来源：互联网公开数据
标签：简历分析, 职位匹配, 自然语言处理, 机器学习, 文本挖掘, 职业发展, 数据预测, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含来自招聘平台或求职网站的简历数据，记录了求职者个人信息、教育背景、技能、工作经历等，并提供了简历与职位匹配的评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态简历数据。
地理范围：数据来源未明确，但包含了求职者和职位相关信息，可能涵盖多个地区。
数据维度：
train.csv：包含求职者的个人信息、教育背景、技能、工作经历等，以及一个名为"matched_score"的字段，表示简历与职位的匹配度评分。
test.csv：与train.csv结构相似，但缺少"matched_score"字段，用于测试模型的预测效果。
sample_submission.csv：提供了ID和matched_score的模板，用于提交预测结果。
数据格式：CSV格式，文件分别为train.csv、test.csv和sample_submission.csv，便于数据分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据来源于招聘平台或求职网站，已进行脱敏处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于简历与职位匹配度的预测、求职者画像分析、以及推荐系统的构建。
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：适用于自然语言处理、机器学习与人力资源管理交叉领域的研究，如简历关键词提取、技能匹配、职位推荐等。
行业应用：为招聘平台、人力资源公司提供数据支持，特别是在简历筛选、职位推荐、人才评估等方面。
决策支持：支持企业优化招聘流程，提高招聘效率，降低招聘成本。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解简历分析和职位匹配技术。
此数据集特别适合用于探索简历信息与职位匹配度之间的关系，帮助用户构建简历匹配模型，提升招聘效率和匹配准确性。
