数据从业者薪资预测分析数据集SalaryPredictionofDataProfessions-amankumarjha2020
数据来源：互联网公开数据
标签：薪资分析, 职业发展, 数据科学, 人力资源, 机器学习, 员工管理, 职称评估, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的数据，记录了数据从业者的薪资、个人信息、工作表现等相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围集中在2013年至2016年初。
地理范围：数据未明确标注地理位置，推测可能为特定公司或行业的数据。
数据维度：数据集包括“FIRST NAME”（名）、“LAST NAME”（姓）、“SEX”（性别）、“DOJ”（入职日期）、“CURRENT DATE”（当前日期）、“DESIGNATION”（职称）、“AGE”（年龄）、“SALARY”（薪资）、“UNIT”（部门）、“LEAVES USED”（已用假期）、“LEAVES REMAINING”（剩余假期）、“RATINGS”（评分）、“PAST EXP”（过往经验）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Salary Prediction of Data Professions.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源未明确，可能来自于公司内部记录或公开招聘信息。数据已进行标准化处理，便于后续分析。
该数据集适合用于薪资预测、员工绩效评估、人力资源管理等相关领域的研究和建模。
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：适用于人力资源管理、职业发展、数据科学等领域的学术研究，如薪资影响因素分析、员工流失预测等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，尤其是在薪酬体系设计、人才招聘、员工绩效评估等方面。
决策支持：支持企业在制定薪酬策略、优化组织结构、提升员工满意度等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、统计学、人力资源管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解薪资影响因素和职业发展规律。
此数据集特别适合用于探索薪资与职称、年龄、工作表现等因素之间的关系，帮助用户实现优化薪酬策略、提升员工满意度等目标。
