关于数据集
📂数据集标题:
人工智能对就业市场的影响: 就业增加vs就业减少 (2024-2030)
📝数据集说明:
该数据集探讨了人工智能 (AI) 如何改变全球就业市场。该数据集侧重于确定哪些工作因人工智能的采用而增加或减少，提供了对工作趋势、自动化风险、教育要求、性别多样性、以及跨行业和国家的其他与劳动力相关的因素。
该数据集包含30，000行和13个有价值的列，以反映基于正在进行的研究和公共数据见解的现实劳动力市场模式。它可用于数据分析、预测建模、人工智能政策规划、工作推荐系统和经济预测。
📊列说明:
列名称说明
Job Title：职位/角色的名称 (例如，数据分析师、收银员等)
Industry：行业工作分类所在的行业部门 (例如，IT、医疗保健、制造业)
Job Status：作业状态指示作业是由于采用AI而增加还是减少
AI Impact Level：AI对工作的影响程度: 低、中或高
Median Salary (USD)：工作年薪中位数 (美元)
Required Education：工作所需的最低教育水平
Experience Required (Years)：所需经验 (年) 平均所需经验年数
Job Openings (2024)：职位空缺 (2024年) 2024年当前职位空缺数量
Projected Openings (2030)：预计职位空缺 (2030年) 到2030年预计职位空缺
Remote Work Ratio (%)：远程工作比率 (%) 可远程完成的作业的估计百分比
Automation Risk (%)：自动化风险 (%) 作业被AI自动化或替代的概率
Location：工作数据所基于的位置国家 (例如，美国、印度、英国等)
Gender Diversity (%)：性别多样性 (%) 工作中非男性的近似百分比
🔍潜在使用案例:
预测哪些工作由于自动化而面临的风险最大。
比较不同行业和国家的AI影响。
构建有关劳动力多样性和趋势的仪表板。
预测到2030年就业市场的变化。
训练ML模型来预测就业增长或下降。
📚资料来源:
这是使用现实建模，公共工作数据模式 (美国BLS，OECD，麦肯锡，WEF报告) 和AI模拟生成的合成数据集，以反映2024年至2030年的合理情景。理想的教育，研究和AI项目的目的。
