金矿挖掘者招聘申请数据分析与录用预测数据集-bryanb
数据来源：互联网公开数据
标签：招聘,申请,录用,预测,分类,机器学习,数据分析,职业,年龄,学历,经验
数据概述：
本数据集包含20000条关于金矿挖掘者职位的申请信息，旨在用于分析和预测候选人的录用情况。数据集涵盖了申请者的多项关键特征，包括申请日期、年龄、学历、专业、期望薪资、到岗时间、性别、相关工作经验、头发颜色以及金矿挖掘考试成绩。核心目标变量是“embauche”（录用），指示该候选人是否被录用（0代表未录用，1代表已录用）。
数据用途概述：
该数据集主要用于构建机器学习模型，预测金矿挖掘者职位的录用结果。数据分析师和机器学习工程师可以利用此数据集进行以下任务：
1. 特征工程：对原始数据进行清洗、转换和衍生，例如创建新的特征，如年龄与经验的比例，或者对分类变量进行编码。
2. 模型训练：使用不同的机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升机等，训练预测模型。
3. 模型评估：使用交叉验证等方法评估模型的性能，并选择最佳模型。
4. 特征重要性分析：分析哪些特征对录用结果的影响最大，从而帮助招聘者更好地理解录用决策的依据。
5. 面试准备：该数据集也适合用于数据科学面试准备，通过构建模型，可以加深对数据分析流程的理解，并提升解决实际问题的能力。
