跨国薪资影响因素分析数据集Cross-nationalSalaryInfluencingFactorsDataset-phamdinhthienvu
数据来源：互联网公开数据
标签：薪资分析, 跨国比较, 职业发展, 人力资源, 收入差距, 统计分析, 机器学习, 经济学
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的薪资调查数据，记录了不同国家和种族背景下，员工的薪资水平及其相关影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一份静态的薪资快照，反映了特定时期的薪资状况。
地理范围：数据涵盖了多个国家，包括但不限于英国（UK）、美国（USA）、加拿大（Canada）、中国（China）和澳大利亚（Australia），提供了跨国薪资对比的视角。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：
Unnamed: 0：原始数据的索引，无实际分析意义。
Age：年龄。
Gender：性别。
Education Level：教育水平。
Job Title：职位头衔。
Years of Experience：工作经验年限。
Salary：薪资水平。
Country：国家。
Race：种族。
数据格式：CSV格式，文件名为4-Salary_Data_Based_country_and_race.csv，方便数据导入、清洗和分析。
数据来源：数据来源于公开的薪资调查报告、招聘网站或人力资源分析平台，数据已进行初步整理。
该数据集适合用于薪资影响因素分析、跨国薪资差异研究以及人力资源管理相关的分析。
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：适用于经济学、社会学、人力资源管理等领域的学术研究，如薪资差异的影响因素分析、教育回报率研究、种族与薪资的关系分析等。
行业应用：为企业人力资源部门提供数据支持，如薪资结构设计、人才招聘与管理、员工福利规划、跨国人才管理等。
决策支持：支持政府部门或行业协会进行薪资相关的政策制定和行业分析，如最低工资标准制定、薪资公平性评估等。
教育和培训：作为经济学、人力资源管理、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握薪资数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索不同因素对薪资水平的影响，如年龄、性别、教育背景、工作经验、国家和种族等，帮助用户深入理解薪资差异的内在机制。
