劳工收入预测数据集LaborIncomePredictionDataset-yysg2020
数据来源：互联网公开数据
标签：劳工统计, 收入预测, 人口普查数据, 机器学习, 经济分析, 职业分类, 劳动力市场, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自劳工统计调查的数据，记录了劳工群体的个人属性、工作相关信息和收入水平，旨在用于收入预测、劳动力市场分析等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于2020年，为单一年份的横截面数据。
地理范围：数据未明确标明地域范围，但可推断为特定国家或地区的劳工群体。
数据维度：包括多种特征，如个体基本信息（年龄、性别、种族）、教育程度、职业、行业、工作时长、收入、家庭状况、社会福利、迁移信息等，以及目标变量——收入水平。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个文件，如训练集（X_train, Y_train），测试集（X_test），以及提交样例（sample_submission）。
来源信息：数据来源于公开的劳工统计调查，经过预处理，以便于模型训练和分析。
该数据集适合用于收入预测、劳动力市场分析、社会经济学研究，以及机器学习模型的构建和评估。
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：适用于社会经济学、劳动经济学领域的学术研究，如收入不平等分析、劳动力市场结构研究、教育回报分析等。
行业应用：可以为人力资源管理、职业规划、金融行业提供数据支持，尤其在薪酬预测、人才招聘、风险评估等方面。
决策支持：支持政府部门和政策制定者进行劳动力市场分析、制定就业促进政策、评估社会福利计划。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、社会科学等相关课程的实训素材，帮助学生理解数据分析方法，掌握数据处理和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响收入的多种因素，构建收入预测模型，分析不同社会群体的收入差异，以及评估劳动力市场的动态变化。
