数据2022年薪资透明度数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：薪资,透明度,匿名分享,数据清理,数据分析,可视化,哈佛商业分析项目
数据概述：
本数据集来源于由Christen Nino De Guzman在LinkedIn上分享的一个大型Google Sheets文档，该文档最初是一个匿名薪资分享表单，吸引了超过58,000人参与，分享了他们的薪资细节，包括签约奖金、年度薪资、多元身份和年龄等信息。这份数据集涵盖了传统求职网站如Glassdoor未能包含的众多关键字段。所有响应均为匿名且公开可见。数据集的原始信息由于访问人数众多和文档大小问题，变得非常滞后且频繁崩溃。因此，Ricardo Ugas下载了原始数据并进行了清理工作，创建了一个用户友好的薪资数据可视化。
数据用途概述：
该数据集适用于薪资趋势分析、行业薪资比较、平等薪酬研究等多种场景。研究者可以利用此数据来识别不同行业和身份的薪资差异；雇主或人力资源部门可以参考数据来制定更具竞争力的薪酬策略；政策制定者可以利用数据来评估和制定更公平的薪资政策。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解薪资透明度的重要性和实现途径。
