真实世界科技行业求职申请数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：求职申请,科技行业,性别偏见,简历设计,工作经验,技术技能,招聘过程,数据分析
数据概述：
本数据集包含一项涉及1,746份真实求职申请的实验数据，这些申请被发送到多家科技公司。实验的主要目的是揭示招聘过程中的潜在性别偏见及不同简历风格、工作经验和技术技能的影响。每个申请在经验和性别方面进行了轻微调整，并使用了两种不同的简历模板，以探索简历设计对回复率的影响。实验过程已记录并上传至YouTube。求职申请于2022年11月底发出，作者一直等待回复至2023年3月。数据集包含详细的申请信息，如职位ID、公司名称、申请者性别、申请日期、公司确认信息、是否请求更多信息、是否被邀请面试、是否被拒绝等。
数据用途概述：
该数据集适用于研究招聘过程中的性别偏见、简历设计对招聘结果的影响以及不同工作经验和技术技能的市场需求。研究人员可以利用此数据进行深入分析，了解性别偏见在招聘过程中的具体表现；招聘人员可以参考数据优化简历设计，提高被邀请面试的机会；求职者可以通过分析数据了解哪些技能和经验更受科技公司青睐。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者更好地理解求职市场的动态和趋势。
举例：
数据集中包含的字段如job_id、company_name、applicant、applied_on等，能够帮助用户快速定位和了解每份申请的具体情况。applicant字段标识了申请者的性别，方便研究性别偏见；skills字段列出了申请者的技术技能，有助于分析不同技能对求职结果的影响。整个数据集结构清晰，内容全面，适合进行多方面的研究和分析。
