数据行业从业者薪资预测数据集DataProfessionalsSalaryPrediction-mariabassam

数据行业从业者薪资预测数据集DataProfessionalsSalaryPrediction-mariabassam

数据来源：互联网公开数据

标签：薪资预测, 数据分析, 职业发展, 机器学习, 人力资源, 行业调研, 薪酬分析, 职业画像

数据概述： 该数据集包含来自不同数据行业从业者的薪资相关信息，旨在用于薪资水平预测和职业发展分析。主要特征如下： 时间跨度：数据记录时间为2014年至2016年，提供了一个相对较短的时间窗口，反映了当时的薪资水平。 地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但从数据内容推测，可能来源于某个特定地区或国家。 数据维度：数据集包含多个关键字段，包括从业者的姓名、性别、入职日期（DOJ）、当前日期（CURRENT DATE）、职位（DESIGNATION）、年龄（AGE）、薪资（SALARY）、所属部门（UNIT）、已用假期（LEAVES USED）、剩余假期（LEAVES REMAINING）、绩效评分（RATINGS）和过往经验（PAST EXP）。 数据格式：CSV格式，文件名为Salary Prediction of Data Professions.csv，便于数据处理与分析。 该数据集适用于数据分析、机器学习和人力资源管理等领域。

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：适用于薪资预测模型、职业发展路径分析、不同职位薪资对比等研究。 行业应用：可用于构建人力资源管理系统，辅助薪酬决策，优化招聘策略。 决策支持：支持企业进行薪酬结构调整，评估员工绩效，提升人力资源管理效率。 教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训案例，帮助学生理解薪资预测的原理与应用。 此数据集特别适合用于探索影响数据行业从业者薪资水平的关键因素，例如年龄、经验、职位、绩效等，并构建相应的预测模型。