薪资分析数据科学行业薪资数据集DataScienceIndustrySalaryDataset-hidayatzeb
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, 行业洞察, 机器学习, 文本分析, 市场调研, 职业评估
数据概述：
该数据集包含来自Glassdoor等平台的公开数据，记录了数据科学相关岗位的薪资信息，旨在为行业分析和职业规划提供参考。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但可以推测为近期的数据，反映了当前的市场薪资水平。
地理范围：数据主要来源于美国地区，涵盖了不同州和城市的数据。
数据维度：数据集包含了多个维度的数据，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）、工作地点（Location）、公司总部（Headquarters）、公司规模（Size）、成立年份（Founded）、所有制类型（Type of ownership）、行业（Industry）、部门（Sector）、营收（Revenue）、竞争对手（Competitors）、是否为小时工（hourly）、是否为雇主提供薪资（employer_provided）、最低薪资（min_salary）、最高薪资（max_salary）、平均薪资（avg_salary）、公司名称（company_txt）、工作所在州（job_state）、是否在同一州（same_state）、公司成立年限（age）、是否需要Python技能（python_yn）、是否需要R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）等。
数据格式：CSV格式，文件名为salary_data_cleaned.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Glassdoor等平台的数据抓取，并经过清洗和整理。该数据集适合用于数据科学领域的薪资分析、职业发展趋势研究和技能需求评估。
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：适用于人力资源管理、职业发展规划、市场调研等方面的学术研究，如薪资影响因素分析、技能组合与薪资关系研究等。
行业应用：可以为企业提供薪资调查和市场分析的数据支持，帮助企业制定更具竞争力的薪资策略，吸引和留住人才。
决策支持：支持个人职业规划，帮助求职者了解不同职位、技能组合的薪资水平，做出更明智的职业选择。
教育和培训：作为数据科学、人力资源管理等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解行业薪资结构和职业发展趋势。
此数据集特别适合用于探索数据科学行业薪资的决定因素，帮助用户优化职业决策、进行市场分析和制定薪资策略。
