科技职位发布数据集

数据来源：互联网公开数据

标签：科技行业,职位发布,招聘市场,时间序列,技能分析,地理分布,人才市场

数据概述：
本数据集提供了一个每日更新的科技行业职位发布记录，数据最大时效为发布后的7天内。数据集作为科技职位市场的实时快照，为求职者、招聘人员和市场分析师提供了及时和有价值的信息资源。数据包含完整的职位发布详细信息，包括招聘公司、职位类别、职位链接、职位描述、地理位置和发布时间等字段，确保数据的全面性和时效性。

数据用途概述：
- 求职者：
- 查找当前开放的职位机会。
- 分析不同职位所需的技能要求。
- 跟踪正在积极招聘的公司。
- 研究职位的薪资范围和具体要求。

市场分析：
监测职位招聘趋势，了解市场动态。
跟踪特定技能的需求变化。
分析职位的地理分布情况。
研究公司的招聘模式和策略。
研究用途：
对职位描述进行自然语言处理，提取关键信息。
进行时间序列分析，研究科技职位市场的长期趋势。
通过地理聚类分析，识别技术职位机会的集中区域。
分析不同职位的技能要求分布。
招聘人员：
借助数据基准分析职位描述的优劣，优化招聘流程。
研究竞争对手的招聘模式和策略。
分析市场对特定职位的需求，制定招聘计划。

数据更新频率：
- 数据集每日刷新，确保信息的时效性。
- 数据采用7天滚动窗口机制，超过7天的职位记录将自动移除。
- 新增的职位发布记录会在每日更新时及时加入数据集。

数据字段说明：
1. company: 招聘公司的名称。
2. category: 职位类别或角色类型（如软件工程师、产品经理等）。
3. post_link: 职位发布的直接链接，便于访问详细信息。
4. job_description: 职位描述的完整文本，包含职位职责、技能要求等内容。
5. location: 职位的地理位置，包括国家、城市等信息。
6. date_posted: 职位发布的具体日期和时间。
7. keywords: 从职位描述中提取的相关关键词，用于快速识别职位的核心要求和技能。

数据质量说明：
- 所有记录均为完整数据，无缺失值。
- 仅包含发布后7天内的活跃职位数据，确保时效性。
- 数据格式经过清洗和标准化处理，确保一致性。
- 提取的关键词非空且经过验证，具有实际参考价值。

引用说明：
如果您在研究或项目中使用本数据集，请引用如下：
@dataset{tech_job_postings_2024, author = {Blake Link}, title = {Tech Job Postings Dataset - 7-Day Rolling Window}, year = {2024}, publisher = {Kaggle}, url = {https://www.kaggle.com/datasets/blakelink/tech-job-postings-dataset-7-day-rolling-window} }

致谢：
本数据集旨在支持科技行业的人才招聘和市场分析工作，感谢所有用户提供反馈和改进建议。

通过上述数据集说明，用户可以快速了解数据集的核心内容、结构和潜在应用场景，为后续的数据使用和分析提供清晰的指引。