薪资待遇分析数据集SalaryAnalysisDataset-canultemek
数据来源：互联网公开数据
标签：薪资, 待遇, 雇主, 职位, 地理位置, 工作经验, 薪资结构, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自多个雇主和不同地理位置的薪资信息，记录了员工的薪资待遇、工作经验、职位信息等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2016年。
地理范围：数据主要覆盖美国，包括各州和主要城市。
数据维度：数据集包括salary_id（薪资编号）、employer_name（雇主名称）、location_name（地点名称）、location_state（州）、location_country（国家）、location_latitude（纬度）、location_longitude（经度）、job_title（职位名称）、job_title_category（职位类别）、job_title_rank（职位等级）、total_experience_years（总工作经验年限）、employer_experience_years（在职时长）、annual_base_pay（年基本工资）、signing_bonus（签约奖金）、annual_bonus（年终奖金）、stock_value_bonus（股票期权价值）、comments（备注）、submitted_at（提交时间）等。
数据格式：CSV格式，文件名为salaries_clean.csv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于薪资结构分析、地理位置对薪资的影响、不同行业薪资差异等研究。
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、经济学和数据科学等领域的学术研究，如薪资预测模型、不同行业薪资水平对比分析等。
行业应用：可以为企业提供薪资参考，帮助企业进行薪酬体系设计和人才招聘；为求职者提供薪资参考，帮助其评估工作机会。
决策支持：支持企业在制定薪酬策略、优化人力资源配置等方面做出数据驱动的决策。
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实训材料，帮助学生和研究人员深入理解薪资相关的因素。
此数据集特别适合用于分析不同因素（如工作经验、职位、地理位置）对薪资的影响，以及构建薪资预测模型，帮助用户优化决策，提升预测精度。
