介绍 H1B签证计划为全球技术人才提供了进入美国的机会。每年,成千上万的才华横溢的专业人士通过该计划进入美国,为各个行业做出贡献,推动创新。让我们深入H1B签证数据的世界,了解外国劳工认证办公室(OFLC)提供的有趣信息和背后的故事。本文揭示了H1B签证数据分析的结果,我们从中获得了洞见和有趣的故事。通过特征工程,我们从外部来源增强了数据集的信息。通过精细的数据整理,我们仔细组织数据,以便更好地理解和分析数据。最后,数据可视化揭示了关于2014至2016年间美国熟练工人的有趣趋势和未被告知的见解。 探索并分析外国劳工认证办公室(OFLC)提供的H1B签证数据,并了解其在吸引熟练外国劳工来美国方面的重要性。 了解数据预处理的过程,包括数据清洗、特征工程和数据转换技术。 检查和分析H1B签证申请的接受和拒绝率,这可能会影响这些率。 熟悉数据可视化技术,以有效地呈现和传达发现结果。 注:🔗 您可以在Kaggle上找到这个分析的完整代码和数据集,以探索分析背后的整个过程:H1B Analysis on Kaggle 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 什么是H1B签证? H1B签证计划是美国移民政策的关键组成部分,旨在吸引高技能外籍工人填补各个行业的专业职位。它解决了技能短缺问题,促进了创新,推动了经济增长。 要获得H1B签证,必须按照以下关键步骤: 找到一家愿意为该外籍工人赞助签证的美国雇主。 雇主代表外籍工人向美国移民局(USCIS)提交H1B申请。 该申请受到年度配额的限制,如果申请数量超过可用名额,则可能通过抽签程序。 如果被选中,USCIS将审核申请的合格性和符合性。 如果获得批准,外籍工人可以获得H1B签证,并开始在美国为雇主工作。 该过程涉及满足特定要求,例如持有学士学位或同等学历,并处理其他考虑因素,例如最低工资确定和雇主-雇员关系的文件记录。遵守和准备充分对于成功的H1B签证申请至关重要。 数据集 外国劳工认证办公室(OFLC)提供的2014年、2015年和2016年组合数据集包括案件编号、案件状态、雇主名称、雇主城市、雇主州、职位名称、SOC代码、SOC名称、工资率、工资单位、最低工资、最低工资来源、年份等列。 这些列提供了关于H1B签证申请的基本信息,包括案件细节、雇主信息、职位名称、工资率和最低工资数据。 使用OFLC官方网站https://www.foreignlaborcert.doleta.gov/performancedata.cfm上提供的数据集和数据布局,以完全了解所有可用列及其描述。…
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介绍 领先的零售公司Target扩大了其在巴西的电子商务业务以迎合不断增长的在线购物趋势。为了在这个竞争激烈的市场上取得成功,Target必须了解巴西电子商务的动态,并利用数据驱动的洞见来提升其业务。本文将使用结构化查询语言(SQL)动力查询分析Target的电子商务数据集,为改善其在巴西的业务提供可行建议。 学习目标 通过分析Target的电子商务数据集,掌握SQL的熟练程度。 学习如何使用SQL查询对数据集进行初始探索,包括数据清洗和准备。 了解如何使用SQL查询分析和解释巴西的电子商务趋势。 发展识别和分析电子商务数据中季节性模式的技能。 通过SQL分析学习提取有关客户购买模式和偏好的有价值见解。 发展基于数据的建议能力,针对数据集的SQL分析提供可行的见解,以改善电子商务业务。 阅读更多: SQL for Data Science Beginners ! 本文是Data Science Blogathon的一部分。 数据集的初始探索 在深入分析之前,我们对Target的电子商务数据集进行了初始探索。这包括检查数据、清洗数据并为分析做好准备。我们使用以下SQL查询在BigQuery中验证了“客户”表的列数据类型: SELECT column_name, data_type FROM…
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