論文の概要: Job Market Cheat Codes: Prototyping Salary Prediction and Job Grouping with Synthetic Job Listings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15879v1
• Date: Wed, 18 Jun 2025 20:55:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:04.852124
• Title: Job Market Cheat Codes: Prototyping Salary Prediction and Job Grouping with Synthetic Job Listings
• Title（参考訳）: ジョブマーケットチートコードのプロトタイピングによる給与予測と、合成ジョブリストによるジョブグループ化
• Authors: Abdel Rahman Alsheyab, Mohammad Alkhasawneh, Nidal Shahin,
• Abstract要約: 本稿では,求人リストの大規模合成データセットを用いた機械学習手法のプロトタイプを提案する。 求職者、雇用主、研究者に貴重な洞察を提供することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a machine learning methodology prototype using a large synthetic dataset of job listings to identify trends, predict salaries, and group similar job roles. Employing techniques such as regression, classification, clustering, and natural language processing (NLP) for text-based feature extraction and representation, this study aims to uncover the key features influencing job market dynamics and provide valuable insights for job seekers, employers, and researchers. Exploratory data analysis was conducted to understand the dataset's characteristics. Subsequently, regression models were developed to predict salaries, classification models to predict job titles, and clustering techniques were applied to group similar jobs. The analyses revealed significant factors influencing salary and job roles, and identified distinct job clusters based on the provided data. While the results are based on synthetic data and not intended for real-world deployment, the methodology demonstrates a transferable framework for job market analysis.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模な求人データを用いた機械学習手法のプロトタイプを提案し,その傾向を把握し,給与を予測し,類似の職種をグループ化する。 本研究は,テキストによる特徴抽出と表現に回帰,分類,クラスタリング,自然言語処理(NLP)などの手法を用いて,求職者,雇用者,研究者にとって重要な特徴を明らかにすることを目的とする。 データセットの特徴を理解するために探索データ分析を行った。 その後、給与を予測するための回帰モデル、職名を予測するための分類モデル、類似のジョブをグループ化するためのクラスタリング手法が開発された。 分析の結果、給与や職種に影響を及ぼす重要な要因が明らかとなり、提供されたデータに基づいて異なる職種を特定した。 結果は,実世界の展開を意図したものではなく,合成データに基づくものだが,この手法は求人市場分析のための伝達可能なフレームワークを実証する。

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