求职者经验与反馈分析数据集JobSeekerExperienceandFeedbackAnalysis-razvanherscovici
数据来源：互联网公开数据
标签：求职, 招聘, 经验分享, 情感分析, 文本分析, 职业发展, 机器学习, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体或其他在线平台的用户求职相关的文本数据，记录了求职者对于求职过程的描述、经验分享以及对特定问题的提问。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一个静态的求职者经验集合。
地理范围：数据未限定地理范围，理论上涵盖全球范围内的求职者经验。
数据维度：数据集包括“original_text”（原始文本，即求职者发布的文字内容）、“difficulty_score”（难度评分，可能反映求职者对问题的理解难度）、“liking_score”（喜爱度评分，可能反映求职者对内容的喜爱程度）、“difficulty_score_existing”（已存在难度评分，可能表示该问题或话题的已有评价）和“liking_score_existing”（已存在喜爱度评分，可能表示该内容或话题的已有评价）。
数据格式：CSV格式，文件名为full_annotated_file_with_scores.csv，方便进行文本分析和情感分析。
来源信息：数据来源于互联网，具体来源未明确标注，但可能来自论坛、社交媒体等用户生成内容平台。数据已进行初步处理，包含评分信息，但具体处理方式未知。
该数据集适合用于求职者行为研究、情感分析以及自然语言处理等相关领域，也可用于构建文本分类模型。
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：适用于求职行为分析、情感分析、文本挖掘等领域的学术研究，如求职者情绪识别、求职问题分类等。
行业应用：可以为招聘行业、职业咨询机构提供数据支持，用于优化招聘流程、评估求职者反馈、改进求职指导策略。
决策支持：支持企业人力资源部门进行招聘策略优化，帮助其更好地理解求职者需求，提升招聘效率和质量。
教育和培训：作为职业发展、社交媒体分析等课程的案例分析材料，帮助学生和研究人员深入理解求职相关的社会现象。
此数据集特别适合用于分析求职者在不同阶段的经验与反馈，帮助用户实现对求职趋势的洞察、优化招聘策略以及提升求职者的用户体验。
