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利用机器学习进行简历筛选数据集
为一个职位筛选数千份简历。对于劳动密集型、正在增长或高流失率的企业来说，这项任务更具挑战性。聘用合适的人才至关重要，但当申请人数之巨超出传统招聘流程的承受能力时，招聘难度就会加大。这时简历筛选就派上用场了，这是从众多简历中找出合格候选人的重要步骤。
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美国华盛顿共享单车数据集 202005~202408
该数据集为交通规划者、数据分析师、研究机构和城市管理部门提供了详尽的共享自行车使用和运营信息。通过对站点使用频率、骑行行程、用户类型和天气因素的分析，可以深入了解共享自行车的使用动态和影响因素，优化运营策略，提升用户体验，促进城市可持续交通的发展。数据集支持多种分析方法，如时间序列分析、地理空间分析和机器学习模型训练，帮助实现智能交通系统的构建和优化。
