招聘面试问题顺序与类型数据集RecruitmentInterviewQuestionOrderandTypeDataset-agampy
数据来源：互联网公开数据
标签：招聘, 面试, 问答, 流程, 结构化数据, 文本分析, 机器学习, 人力资源
数据概述：
该数据集包含招聘面试流程中不同阶段的面试问题，记录了问题类型、顺序以及相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态面试问题参考。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用招聘场景。
数据维度：数据集包含以下字段：
Job Position（职位）：面试的职位类型。
Interview Phase（面试阶段）：面试所处的阶段，如“Introduction”、“Behavioral”等。
Sequence of Interview Phase（面试阶段顺序）：面试阶段的先后顺序。
Number of questions for this interview phase（该面试阶段问题数量）：该阶段的问题总数。
Number of LLM Generation questions（LLM生成问题数量）：使用大型语言模型（LLM）生成的问题数量。
Preset Question 1（预设问题1）：预设问题1的内容。
Preset Question 2（预设问题2）：预设问题2的内容。
数据格式：包含CSV和XLSX格式，其中question-order.csv文件包含结构化数据，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的招聘面试信息，已进行结构化整理。该数据集适合用于面试流程分析、问题类型研究和面试自动化相关领域。
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、自然语言处理和人工智能交叉领域的学术研究，如面试流程优化、问题生成与分类等。
行业应用：为招聘行业提供数据支持，尤其适用于构建智能面试系统、优化面试流程设计、自动化面试问题生成等。
决策支持：支持企业在招聘过程中的决策制定，优化面试策略，提升招聘效率和质量。
教育和培训：作为人力资源管理、人工智能和数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解面试流程和问题设计。
此数据集特别适合用于探索不同职位和面试阶段的问题类型与顺序，帮助用户实现面试流程的优化，提高招聘效率和质量。
