数据行业薪资预测数据集DataIndustrySalaryPredictionDataset-enejanh
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, 薪酬管理, 行业分析, 人力资源, 职业评估
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的数据，记录了数据行业从业者的薪资相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为一段时间内的薪资快照数据。
地理范围：数据未明确标明具体地区，但涵盖了数据行业的多种职业类型。
数据维度：数据集包括多个关键字段，例如：
DESIGNATION（职位）
RATINGS（绩效评分）
PAST EXP（过往经验年数）
DAYS IN COMPANY（在职天数）
SALARY（薪资）
FIRST, LAST, SEX（姓名和性别）
DOJ（入职日期）
CURRENT DATE（当前日期）
AGE（年龄）
UNIT（薪资单位）
LEAVES USED（已用假期）
LEAVES REMAINING（剩余假期）
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。数据已进行初步整理，适合直接用于分析和建模。
该数据集适合用于数据行业薪资预测、职业发展趋势分析和人力资源管理等研究。
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、职业发展和薪资结构分析等方面的学术研究，例如薪资影响因素分析、薪资预测模型构建等。
行业应用：可以为企业提供数据支持，尤其是在制定薪酬策略、评估员工绩效、优化招聘流程等方面。
决策支持：支持企业和个人进行职业规划和薪资谈判，帮助做出更明智的决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人力资源管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解薪资影响因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索不同因素对数据行业薪资的影响，帮助用户建立薪资预测模型，优化人力资源管理策略。
