职业人才流动预测数据集ProfessionalTalentMobilityPredictionDataset-batuhanyolver
数据来源：互联网公开数据
标签：人才流动, 职业发展, 行业分析, 技能评估, 经验分析, 职业画像, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自职业社交平台或招聘网站的用户数据，记录了用户的个人职业信息，包括行业、地点、是否在2019年后发生职业变动等。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的用户职业信息快照。
地理范围：数据主要覆盖土耳其地区，包括伊斯坦布尔等城市。
数据维度：
user_id：用户唯一标识符；
industry：用户所在行业；
location：用户所在城市；
moved_after_2019：用户是否在2019年后发生职业变动（1代表是，0代表否）；
toplam mezuniyet：总的学历信息（具体含义待定）；
skill sayisi：用户拥有的技能数量；
dil sayisi：用户掌握的语言数量；
deneyim sayisi：用户拥有的工作经验数量。
数据格式：CSV格式，文件名为train_for_kaggle.csv，便于数据分析和建模。
该数据集主要用于预测职业人才的流动趋势，分析影响职业变动的因素，并构建相关的预测模型。
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、劳动力市场研究等领域的学术研究，例如分析行业、技能、经验等因素对人才流动的影响。
行业应用：为人力资源部门、招聘机构和职业规划平台提供数据支持，如预测员工流失、优化招聘策略、个性化职业推荐等。
决策支持：支持企业制定人才管理策略，优化员工职业发展路径，提升组织稳定性。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、人力资源管理等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解人才流动规律。
此数据集特别适合用于探索职业发展与人才流动之间的关系，预测人才流动的概率，并为企业和个人提供数据驱动的决策支持。
