薪资数据年度汇总分析数据集YearlySalaryAggregates-dima806
数据来源：互联网公开数据
标签：薪资数据, 职业分析, 数据科学, 薪资统计, 劳动力市场, 行业趋势, 薪资预测, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的薪资数据，记录了不同年份、不同职位类型的薪资汇总信息。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖多个年份，具体时间范围为2019年至2021年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据集中包含不同职位在不同地区的薪资情况。
数据维度：数据集包括“Year Case Belongs To”（年份）、“Job Title”（职位）、“Data Points”（数据点数量）、“Min Lower Wage”（最低工资下限）、“Min Upper Wage”（最低工资上限）、“Median Lower Wage”（工资中位数下限）、“Median Upper Wage”（工资中位数上限）、“Avg Lower Wage”（平均工资下限）、“Avg Upper Wage”（平均工资上限）、“Max Lower Wage”（最高工资下限）、“Max Upper Wage”（最高工资上限）、“Mode Lower Wage”（工资众数下限）、“Mode Upper Wage”（工资众数上限）等多个字段，用于全面分析薪资分布。
数据格式：CSV格式，文件名为year-job-title-min-median-etccsv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于公开的互联网资源，数据已进行结构化处理，方便进行统计分析。
该数据集适合用于薪资趋势分析、职位薪资对比、劳动力市场研究等领域。
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：适用于人力资源、经济学等领域的研究，如薪资动态变化分析、不同行业薪资水平对比等。
行业应用：可以为企业提供薪资参考，帮助制定薪酬策略，也可用于人才招聘、市场调研等。
决策支持：支持企业和个人进行职业规划、薪资谈判等决策。
教育和培训：作为数据分析、人力资源管理等相关课程的案例，帮助学生理解薪资数据的分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同职业的薪资分布规律，分析薪资与工作年限、行业等因素之间的关系，从而为决策提供数据支持。
