摘要：美国就业薪资数据集是一个面向就业市场分析、职业发展研究和机器学习建模的大规模结构化数据集，数据主要来源于美国招聘平台 Indeed。
数据集概述
美国就业薪资数据集是一个面向就业市场分析、职业发展研究和机器学习建模的大规模结构化数据集，数据主要来源于美国招聘平台 Indeed。该数据集由职位信息和公司信息两部分组成，其中职位数据包含 10万条以上招聘记录，公司数据覆盖 3万多家企业，涉及不同行业、地区和岗位类型。数据综合记录了职位名称、公司、工作地点、薪资、任职要求以及远程办公方式等信息，可用于系统分析美国劳动力市场中的岗位需求、薪资差异、热门技能和企业招聘特征。
数据结构与关键特征
该数据集主要包含两个数据文件。职位文件记录 Job Title（职称）、Company Name（公司名称）、Job Description（职位简介）、Remote/Hybrid（远程或混合办公）、Location（地点）、**Salary（薪资）**以及 Job Requirements（工作要求）等字段，可用于分析不同岗位的技能要求、地域分布及薪资水平；公司文件则包括公司名称、所属行业、所在地、官方网站、员工人数和收入等企业属性。两个文件可通过公司名称等字段建立关联，从而形成“岗位—技能—薪资—地区—企业”的综合分析结构，既包含文本型职位描述，也包含类别型和数值型企业及薪资变量。
应用价值与研究方向
该数据集适用于就业市场趋势分析、岗位薪资预测、技能需求挖掘、企业招聘分析和职业推荐等研究。研究人员可以利用自然语言处理技术从职位描述和任职要求中提取 Python、SQL、机器学习、云计算等技能关键词，并结合地区、企业规模和行业信息分析技能对薪资的影响；也可以采用线性回归、随机森林、XGBoost、LightGBM 等算法构建薪资预测模型。进一步研究可聚焦于热门岗位识别、远程办公趋势、地区薪资差异、企业招聘竞争力、技能组合价值评估以及个性化职业推荐系统，为求职者、招聘机构和企业人力资源决策提供数据支持。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-455
文件大小：4.7M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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