基于时序分析的就业前景预测研究与应用

发布时间：2024-06-30 14:16

　　随着互联网技术的发展与进步,网络技术已经渗透到人们生活的各方各面。借助于网络平台,网络招聘以其高效便捷、范围广、无地域限制等优点,逐渐超越人才招聘会等传统招聘方式,成为现今求职的首要渠道。该文以北京市python开发工程师这一职位的需求量为例,运用时间序列预测模型(ARIMA模型),对未来该职位需求量进行预测,利用创新型招聘技术提高求职效率、提升网络招聘的服务质量。

【文章页数】：2 页

【部分图文】：

图1二次差分后的数据

将实验数据处理，进行对数变换后，发现非平稳性并未消除，则需要通过差分将数据平稳化。数据进行一次差分后仍为非平稳序列，则进行二次差分。经过二次差分后的数据（如图1所示），近似平稳。对进一步对其进行单位根检验（ADF检验），检测值小于5%时的临界值，显示为平稳序列。将处理后的数据，进....

图2自相关图

图1二次差分后的数据图3偏相关图

图3偏相关图

图2自相关图3.2模型的参数估计与检验

图4预测结果

应用该模型对2018年4月至2019年1月北京市python开发工程师职位需求量进行预测，预测结果如图3-4所示。该模型得到的预测值与真实值平均误差率在1.03%。从数据及图形上，该模型预测结果较为合理。4结论

本文编号：3998857