在线学习者就业预测数据集OnlineLearnerEmploymentPrediction-mayankgupta96

数据来源：互联网公开数据

标签：机器学习, 就业预测, 职业发展, 在线教育, 人口统计, 城市发展指数, 梯度提升树, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自在线教育平台的学习者信息，记录了与学习者就业相关的属性，旨在用于预测学习者是否会获得就业机会。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静态数据。地理范围：数据涵盖不同城市，通过“城市发展指数”字段体现城市发展水平。数据维度：数据集包含多个特征，包括：enrollee_id（学习者ID），city（城市），city_development_index（城市发展指数），gender（性别），relevent_experience（是否有相关工作经验），enrolled_university（是否报名大学课程），education_level（教育水平），major_discipline（专业），experience（工作经验），company_size（公司规模），company_type（公司类型），last_new_job（距离上次换工作的时间），training_hours（培训时长），以及train.csv中的target（目标变量，表示是否获得就业机会）。数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于模型训练和评估。来源信息：数据来源于在线教育平台，已进行匿名化处理。该数据集适合用于就业预测、职业发展分析和学习者行为研究。

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：适用于教育、人力资源和数据科学交叉领域的学术研究，如就业预测模型构建、影响就业因素分析、学习者行为模式研究等。行业应用：为在线教育平台、招聘网站和职业规划机构提供数据支持，尤其在个性化推荐、职业发展建议、学员就业跟踪等方面具备实用性。决策支持：支持教育机构优化课程设置，提升教学质量，帮助学员实现更好的职业发展。教育和培训：适合作为机器学习、数据挖掘、职业规划等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用预测模型。此数据集特别适合用于探索影响学习者就业的关键因素，构建预测模型，帮助用户提升就业竞争力，优化职业发展策略。