数据科学职位薪资数据集

数据科学职位薪资数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：数据科学,职位薪资,数据分析,机器学习,薪资趋势,经验水平,就业类型,工作环境,公司规模,地域差异

数据概述： 本数据集是基于Kaggle上的Jobs in Data原始数据集进行清洗和整理后的版本，收录了详细的职位薪资信息。数据涵盖了2015年至2023年的薪资记录，包括职位标题、薪资货币、薪资金额、员工居住地、工作经验水平、就业类型、工作环境、公司所在地和公司规模等关键要素，为研究数据科学领域的薪资趋势和影响因素提供了全面的数据支持。

数据用途概述： 该数据集适用于薪资趋势分析、职位分类研究、经验水平与薪资关系探索、就业类型与薪资结构分析等多种场景。研究人员可以通过此数据集了解不同职位、经验和地点下的薪资差异；招聘机构可以利用数据进行薪资对标和调整；学习者可以借助数据更好地理解行业薪资水平和职业发展路径。

举例： 工作年份（work_year）：数据记录的年份，提供了分析不同时间段薪资趋势的时间背景。 职位标题（job_title）：具体的工作岗位名称，如“数据科学家”或“数据工程师”，允许对特定职位的薪资分布进行详细研究。 职位类别（job_category）：将职位角色分类到更广泛的类别中，如“数据分析”或“机器学习”，便于简化分析和分类。 薪资货币（salary_currency）：表示薪资支付的货币类型（例如USD、EUR），方便进行货币转换和全球薪资水平的比较。 薪资（salary）：表示本地货币下的年度总薪资，是进行直接区域薪资比较的基本指标。 薪资（USD）（salary_in_usd）：表示转换为美国美元的年度总薪资，使薪资比较具有统一的货币标准。 员工居住地（employee_residence）：团队成员的居住国，提供了了解地理位置对薪资差异和生活成本影响的见解。 工作经验水平（experience_level）：将职业经验分为“初级”、“中级”、“高级”和“高管”四个级别，揭示了经验对薪资的影响。 就业类型（employment_type）：具体的工作安排类型，如“全职”、“兼职”或“合同工”，有助于分析不同就业形式对薪资结构的影响。 工作环境（work_setting）：描述了远程、现场或混合的工作环境，反映了工作地点对薪资水平的影响。 公司所在地（company_location）：公司所在国，有助于分析地理位置对薪资结构的影响。 公司规模（company_size）：表示雇主公司的规模，分为小型（S）、中型（M）和大型（L），让研究人员可以研究公司规模对薪资的影响。