老话题：各位工作年限+薪资+地区

各职位薪资洞察数据集，全球各行业职场人士的真实薪资信息，包含工作年限、工作地点、工作类型、公司规模、学历、技能等，适用于求职者、HR、数据分析师

汇总了全球或特定地区（如美国、欧洲等）各行业职场人士的真实薪资信息，旨在揭示薪酬在不同维度下的分布规律。数据结构清晰、字段丰富，适用于职业规划、市场调研、数据可视化及薪酬预测建模。 时间范围：2024 年（全年或截至某季度） 记录数量：未明确，但描述为“详细且结构化”，适合中等规模分析 核心价值：打破薪资黑箱，支持基于数据的职业决策 适用人群：求职者、HR、数据分析师、高校学生、职业顾问 核心字段说明 根据描述，数据集包含以下关键属性（具体列名可能略有差异）： 字段 类型 描述 job_title string 职位名称（如 "Data Scientist", "Software Engineer", "Marketing Manager"） salary float / int 年薪（单位通常为美元、欧元等，需确认） years_of_experience int 工作年限（如 0–50 年） employment_type string 雇佣类型： • Full-time • Part-time • Contract • Freelance • Internship location string 工作地点（如 "San Francisco, USA", "Berlin, Germany", "Remote"） company_size string 公司规模（可选）： • Small (<50) • Medium (50–500) • Large (>500) education_level string 最高学历（可选）： • Bachelor’s • Master’s • PhD • High School skills string / list 关键技能（如 "Python, SQL, Machine Learning"）

1987-2018全国以及各地区人口平均受教育年限

1987-2018全国以及各地区人口平均受教育年限 年度 地区 人均受教育年限 高等教育人数比例

工作年限证明表

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薪资预测：根据职位描述预测薪资

薪资预测 根据职位描述预测薪水 定义问题 职位的薪资和两者之间的差异取决于多种因素，包括技能，经验和职称本身。 在给定可用的数据集的情况下，我们希望估算工作薪资以了解推动薪资的关键特征，并部署模型解决方案来预测薪资以基于这些特征衡量合理的薪资。 方法 1.数据加载 'train_features'：每个工作ID的每个功能的训练数据集：工作名称，公司，学位，专业，行业，经验的年限以及与大都市的距离（英里）。 'train_salaries'：每个工作ID的薪水（目标变量）训练数据集 'test_features'：等效于功能训练集的测试数据集。 2.数据清理 除了查找每个数据集的数据类型和大小外，数据清理还涉及发现和处理丢失的数据，重复项，无效数据（例如，工资&lt;= 0）和可疑的异常值。 较低的异常值是低于25个百分点的异常值-1.5 *四分位间距； 以及较高的离群值在75个百分位数-1.5

salary-prediction:可以根据多年经验预测薪资的机器学习模型

薪资预测 使用线性回归的机器学习模型，可以通过输入经验年限来预测薪水。 当前使用Heroku进行部署。 这是已部署模型的链接： :