全球数据科学领域薪资分析数据集GlobalDataScienceSalaryAnalysis-iminabo
数据来源：互联网公开数据
标签：数据科学, 薪资分析, 职业发展, 机器学习, 人工智能, 远程办公, 行业趋势, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自互联网的数据，记录了全球数据科学领域不同职位、经验水平、公司规模等因素与薪资之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，主要集中在2023年和2024年。
地理范围：数据覆盖全球范围，包括员工居住地和公司所在地。
数据维度：数据集包括work_year（工作年份）、experience_level（经验水平）、employment_type（雇佣类型）、salary（薪资）、salary_currency（薪资货币）、salary_in_usd（换算成美元的薪资）、employee_residence（员工居住地）、remote_ratio（远程办公比例）、company_location（公司所在地）、company_size（公司规模）、job_title_cleaned（清洗后的职位名称）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为cleaned_dataset.csv，便于数据分析和处理。数据经过清洗和标准化，确保了数据的质量和可用性。
该数据集适合用于数据科学领域薪资结构、职业发展、远程办公趋势等方面的研究和分析，也可用于构建薪资预测模型。
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：适用于数据科学、经济学、人力资源管理等领域的学术研究，如薪资影响因素分析、职业发展路径研究、远程办公对薪资的影响分析等。
行业应用：可以为企业提供数据支持，特别是在人才招聘、薪资管理、员工福利、市场调研等方面。
决策支持：支持企业在制定薪酬策略、优化人才结构、评估远程办公政策等方面做出更明智的决策。
教育和培训：作为数据科学、商业分析、人力资源管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解行业动态和薪资结构。
此数据集特别适合用于探索不同因素对数据科学领域薪资的影响，帮助用户实现优化薪资策略、提升招聘效率、了解行业发展趋势等目标。
