求职者简历匹配度预测数据集JobSeekerResumeMatchingPrediction-sbfrusho
数据来源：互联网公开数据
标签：简历分析, 招聘, 机器学习, 文本挖掘, 自然语言处理, 匹配度预测, 数据建模, 就业市场
数据概述：
该数据集包含来自招聘平台或简历库的求职者简历数据，记录了求职者个人信息、技能、教育背景、工作经历等，并附带了简历匹配度评分，用于预测简历与职位之间的匹配程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了不同地区和行业的求职者简历。
数据维度：数据集包括多个字段，如ID、地址、职业目标、技能、教育机构名称、学位、毕业年份、教育成果、专业、公司名称、开始和结束日期、工作技能、职位、地点、职责、课外活动、角色、语言、证书、在线链接、发布日期、截止日期、职位名称、教育要求、经验要求、年龄要求、职责、所需技能以及匹配度评分（train.csv）。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例），便于数据分析和模型训练。train.csv包含简历信息和匹配度评分，test.csv包含简历信息，sample_submission.csv包含ID和待预测的匹配度评分。
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：适用于自然语言处理、机器学习和招聘领域的学术研究，如简历解析、技能提取、职位推荐、匹配度预测等。
行业应用：为招聘平台、人力资源公司和企业提供数据支持，用于优化招聘流程、提升招聘效率、实现精准匹配。
决策支持：支持企业制定更有效的招聘策略，帮助招聘人员快速筛选简历，提高招聘质量。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、自然语言处理等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于构建简历匹配度预测模型，帮助用户预测简历与职位之间的匹配程度，从而提高招聘效率、优化人才配置。
