IT行业就业趋势分析与预测研究

发布时间：2022-12-18 12:02

　　就业问题一直是关乎国计民生的大事,也是多个研究领域中的热点问题,特别是今年受新冠疫情影响,就业问题备受社会各个群体的广泛关注。在互联网高度发达的今天,求职者通常会在Internet上搜寻就业信息,有招聘需求的公司也会在网络上发布用人需求信息。互联网上的海量岗位信息和数据,为就业市场的研究提供了重要数据来源。但是,在国外针对就业现状的相关研究中,利用互联网上的招聘数据进行研究和分析的工作也较少,主要是因为获取互联网上的就业数据难度较大,数据量也难以估算。与国外研究相比,国内利用网络数据对就业市场和就业现状的研究更少,在研究方法、技术手段等方面仍处在较为初级的水平,特别是在对IT行业的就业发展需求研究等方面缺乏深入的实验分析。针对就业数据维度多、IT行业就业趋势分析困难、就业前景未知等问题,本文分别采用主成分分析、时间序列分析和聚类分析几种方法开展了如下四个方面的研究工作:1.通过收集百度提供的百度指数对IT相关行业的因子进行主成分分析,研究影响互联网招聘的主要权重因素。2.分析对IT行业就业影响最大的几个主要成分,以它们为基础做出时间序列图,剔除多余变量后建立时间序列模型,得到IT行业的... 

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
        1.2.3 现有研究存在的问题
    1.3 论文主要研究内容
    1.4 论文组织结构
第2章 相关理论与技术基础
    2.1 主成分分析
    2.2 时间序列分析
    2.3 聚类分析
        2.3.1 基于划分的聚类方法
        2.3.2 基于层次的聚类方法
        2.3.3 基于密度的聚类方法
        2.3.4 基于网格的聚类方法
        2.3.5 基于模型的聚类方法
    2.4 小结
第3章 影响IT行业就业的主成分因素研究
    3.1 IT行业就业问题分析
    3.2 影响就业因素的主成分分析
    3.3 影响IT行业就业的主要因素研究
    3.4 对IT行业就业的主要需求分析研究
    3.5 小结
第4章 IT行业就业趋势预测
    4.1 IT行业就业趋势的相关问题研究
    4.2 时间序列模型的建立过程
    4.3 确定模型参数和类型
    4.4 时间序列模型的预测与检验
    4.5 小结
第5章 IT行业就业薪资数据聚类分析研究
    5.1 IT行业在全国范围内的就业薪资探讨
    5.2 全国IT行业就业状况的聚类分析
    5.3 数据分析
        5.3.1 描述统计分析
        5.3.2 聚类分析-系统聚类法
        5.3.3 聚类分析-快速聚类法
    5.4 小结
第6章 总结与展望
    6.1 论文总结
    6.2 未来展望
参考文献
致谢



本文编号：3722017