数据科学行业薪资与职位分析数据集DataScienceIndustrySalaryandJobAnalysis-zhaosijiu
数据来源：互联网公开数据
标签：数据科学, 薪资分析, 职位描述, 行业分析, 文本分析, 机器学习, 市场调研, 职业发展
数据概述：
该数据集包含来自Glassdoor网站的职位信息，记录了数据科学领域内不同职位、薪资、公司、地理位置等相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的行业快照。
地理范围：数据主要集中在美国地区。
数据维度：包括职位名称（Job Title）、薪资预估（Salary Estimate）、职位描述（Job Description）、公司评分（Rating）、公司名称（Company Name）、地理位置（Location）、总部（Headquarters）、公司规模（Size）、成立时间（Founded）、所有权类型（Type of ownership）、行业（Industry）、部门（Sector）、营收（Revenue）、竞争对手（Competitors）、是否为小时工（hourly）、雇主提供（employer_provided）、最低薪资（min_salary）、最高薪资（max_salary）、平均薪资（avg_salary）、公司简称（company_txt）、职位所在州（job_state）、是否在同一州（same_state）、公司年龄（age）、是否需要Python技能（python_yn）、是否需要R语言技能（R_yn）、是否需要Spark技能（spark）、是否需要AWS技能（aws）、是否需要Excel技能（excel）、职位简化描述（job_simp）、资深程度（seniority）、描述长度（desc_len）、竞争对手数量（num_comp）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为eda_data_mod.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Glassdoor，经过了数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于数据科学行业的薪资结构、职位需求、技能要求等方面的研究与分析。
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：适用于数据科学领域内的学术研究，如薪资影响因素分析、职位描述文本分析、不同公司之间的薪资对比、技能需求趋势分析等。
行业应用：可以为招聘平台、人力资源管理部门提供数据支持，帮助其进行职位发布、薪资预测、人才招聘策略制定等。
决策支持：支持求职者进行职业规划，了解行业趋势，评估自身竞争力，选择合适的职业发展路径。
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案例，帮助学生和研究人员理解行业动态，进行实践操作。
此数据集特别适合用于探索数据科学行业薪资、技能、职位之间的关系，帮助用户进行职业规划，优化招聘策略，提升行业洞察力。
