员工评价数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：员工评价, 职场文化, 工作满意度, 科技巨头, 大型公司, 数据挖掘, 机器学习, 职位分析
数据概述：
本数据集包含超过67,000条来自Google、Amazon、Facebook、Apple和Microsoft等全球知名科技公司的员工评价。数据涵盖了员工对其工作经历的详细反馈，内容包括公司名称、职位信息、评价总结、优势与劣势、整体评分、工作与生活平衡评分、企业文化与价值观评分、职业发展机会评分、薪资与福利评分、高管管理评分，以及评价的有用性计数等关键字段。此外，每条评价还标注了发布日期和工作地点，部分记录中包含城市、州和国家信息，为分析员工对不同地区和公司的体验提供了丰富的视角。数据集来源为Glassdoor，数据规模大、维度全面，适合用于分析科技行业的职场文化和员工满意度。
数据用途概述：
该数据集适用于多种场景，包括但不限于：
1. 职场文化分析：通过分析员工评价，研究不同公司在企业文化、价值观、管理风格上的差异，了解员工对职场环境的满意度。
2. 职位与公司匹配度研究：基于员工对职位的评价，帮助求职者选择更适合自己的公司和岗位。
3. 行业趋势分析：通过时间序列分析，观察科技行业在工作与生活平衡、职业发展机会、薪资福利等方面的趋势变化。
4. 机器学习建模：数据集结构清晰，适合用于训练机器学习模型，挖掘员工评价中的潜在模式和趋势，例如预测员工流失率或识别积极/消极的评价特征。
5. 企业决策支持：帮助企业管理者识别员工关注的重点领域，优化薪酬福利、工作环境和管理策略，提升员工满意度和公司竞争力。
6. 教育与研究：为学术研究提供一手数据，用于分析科技行业的工作体验、职业发展机会以及企业文化对员工行为的影响。
数据字段说明：
- Index：评价的唯一标识符。
- Company：公司名称，如Google、Amazon等。
- Location：员工工作地点，可能包含城市、州（如“Los Angeles, CA”）或国家（如“Toronto, ON (Canada)”）。
- Date Posted：评价发布日期，格式为MM DD, YYYY。
- Job-Title：员工的职位名称，同时标注其是否为“Current”（现任员工）或“Former”（前员工）。
- Summary：员工对工作的简短总结。
- Pros：员工对工作的积极方面描述。
- Cons：员工对工作的消极方面描述。
- Overall Rating：员工对公司的整体评分，范围为1-5，5分为最高。
- Work/Life Balance Rating：员工对公司工作与生活平衡的评分，范围为1-5。
- Culture and Values Rating：员工对公司文化与价值观的评分，范围为1-5。
- Career Opportunities Rating：员工对公司职业发展机会的评分，范围为1-5。
- Comp & Benefits Rating：员工对公司薪资与福利的评分，范围为1-5。
- Senior Management Rating：员工对高管管理能力的评分，范围为1-5。
- Helpful Review Count：标记该评价被认为“有用”的人数。
- Link to Review：指向原始评价页面的链接，但可能因时间推移而失效。
数据特点：
- 大规模：包含超过67,000条员工评价，数据量大且覆盖面广。
- 多维度：包含评价、评分、职位、地点等多维度信息，适合多角度分析。
- 全球化：包含全球范围内的评价，尤其覆盖美国和加拿大等主要市场。
- 时效性：涵盖不同年份的评价，可用于分析时间序列趋势。
- 实用性：数据字段设计合理，便于数据清洗和分析。
此数据集为研究职场文化、员工满意度和科技行业趋势提供了宝贵的基础，适合用于学术研究、企业决策和机器学习应用等多种场景。
