女性收入多样性分析数据集WIDSDatathonWomen-sIncomeDiversityAnalysisDataset-accipiterr
数据来源：互联网公开数据
标签：性别收入差距，数据分析，社会经济学，机器学习，数据集，性别平等，收入分析，决策支持
数据概述： 该数据集来自WIDS（女性收入多样性）数据竞赛，专注于分析女性在收入方面的多样性问题。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的职场环境，主要集中在美国及部分欧洲国家。
数据维度：数据集包括性别、年龄、教育程度、工作年限、职位级别、行业类别、收入水平等变量，涵盖影响收入的关键因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于WIDS数据竞赛的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于性别收入差距分析、社会经济学研究及机器学习模型训练等领域，特别是在性别平等、收入公平性等议题中具有重要价值。
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：适用于性别收入差距、职场公平性等社会经济学研究，如女性收入影响因素分析、性别平等政策效果评估等。
行业应用：可以为人力资源、招聘机构等提供数据支持，特别是在薪酬公平性分析、职业发展路径优化等方面。
决策支持：支持企业在制定薪酬政策、晋升机制及性别平等策略时提供数据驱动的决策依据。
教育和培训：作为社会学、经济学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解性别收入差距及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索女性收入多样性的规律与趋势，帮助用户实现性别收入差距的量化分析，优化职场公平性策略，推动性别平等发展。
