职业技能提升预测数据集ProfessionalSkillEnhancementPredictionDataset-lunaticofringe
数据来源：互联网公开数据
标签：职业发展, 机器学习, 人力资源, 技能提升, 预测模型, 雇员数据, 培训时长, 城市发展指数
数据概述：
该数据集包含来自在线学习平台和职业发展项目的雇员相关数据，记录了影响雇员职业技能提升的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据，反映特定时间段内的职业发展情况。
地理范围：数据覆盖多个城市，包含了城市发展指数等与城市相关的指标。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：enrollee_id（雇员ID），city（城市），city_development_index（城市发展指数），gender（性别），relevent_experience（是否有相关经验），enrolled_university（是否注册大学），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（最后一份工作），training_hours（培训时长），target（目标变量，表示是否寻求职业发展）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train_jqd04QH.csv（训练集）、test_KaymcHn.csv（测试集）和sample_submission_sxfcbdx.csv（提交样本）。
来源信息：数据来源于在线学习平台和职业发展项目，已进行匿名化处理，适合用于模型训练和评估。
该数据集适合用于职业发展预测、人力资源分析和技能提升策略研究。
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：适用于人力资源管理、职业发展规划、教育与培训领域的学术研究，如影响职业晋升的关键因素分析、培训效果评估等。
行业应用：可以为人力资源部门、职业培训机构和在线教育平台提供数据支持，特别是在人才招聘、职业规划、个性化学习路径推荐方面。
决策支持：支持企业制定人才发展战略、优化培训资源分配，提升员工技能和职业竞争力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用预测模型，分析影响职业发展的关键因素。
此数据集特别适合用于构建预测模型，探索影响职业发展和技能提升的关键因素，并为相关机构和个人提供数据驱动的决策支持。
