黑客马拉松员工评价数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：员工评价, 企业评分, 文本分析, 机器学习, 可靠性验证, 招聘网站, 企业测评
数据概述：
本数据集来源于招聘网站Glassdoor，包含用户对企业的评价文本及其对应的评分信息。数据集由一家研究团队收集，并在Hackerearth的Ericsson机器学习挑战赛（2019年）中使用，旨在分析用户评价的文本内容与其评分的一致性。数据旨在帮助网站提升用户评价的可靠性，从而优化用户评价的排序和展示。
数据集的主要内容包括：
- 用户评价文本：来自Glassdoor网站的用户对企业的真实评价，涵盖了对企业的多方面看法（如工作环境、薪资待遇、公司文化等）。
- 评分信息：用户针对企业提供的评分，通常为1到5分，反映了用户对企业整体体验的满意度。
数据覆盖了多个行业的企业，包含不同规模和类型的公司，为研究者提供了丰富的场景和多样的文本数据。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 文本分析与自然语言处理：研究者可以利用此数据集进行文本特征提取、情感分析等任务，探索评价文本与评分之间的关系。
2. 机器学习模型训练：数据集可用于构建机器学习模型，预测用户对企业评分的可靠性，或根据评价文本自动预测评分。
3. 企业测评与用户体验研究：通过分析数据，企业可以了解用户对企业的真实反馈，从而改进企业形象和员工满意度。
4. 招聘网站优化：帮助网站改进用户评价的排序和筛选机制，提升用户体验，确保高可靠性评价的优先展示。
数据集的开放性使其适用于学术研究、企业应用和机器学习竞赛等多个领域，为研究者提供了真实、丰富的文本数据和评分数据。
