工作职位与技能关系分析数据集DSTrabajotSNEDataset-nicolasgirardi
数据来源：互联网公开数据
标签：职业分析，技能评估，数据集，降维技术，机器学习，职业发展，人力资源，tSNE可视化
数据概述： 该数据集包含来自职业招聘平台和人力资源调查的数据，记录了不同工作职位与所需技能之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区，主要集中在中国，美国，欧洲等发达经济体。
数据维度：数据集包括职位名称，技能要求，工作经验，薪资水平，行业分类，教育背景等变量。还包括职位描述文本和技能标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的招聘网站和职业调查报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于职业分析，人力资源管理和机器学习等领域的研究和应用，特别是在技能评估，职位匹配和职业发展预测等任务中具有重要价值。
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：适用于职业发展研究，技能需求分析以及劳动力市场趋势研究，如职业技能的变迁，高需求职位分析等。
行业应用：可以为人力资源部门和招聘机构提供数据支持，特别是在职位推荐，人才招聘和技能培训方面。
决策支持：支持企业的人力资源规划，岗位设置和培训计划制定，帮助优化人力资源配置。
教育和培训：作为职业规划，人力资源管理及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解职业发展趋势和技能需求。
此数据集特别适合用于探索工作职位与技能之间的关系，帮助用户实现精准的职位匹配和技能评估，为职业发展和人力资源管理提供数据支持。
