基于回归分析对城市人才需求的预测

发布时间：2021-09-18 07:27

　　为了实现对城市人才需求多角度量化预测,利用回归分析、因子分析等相关理论,构建了基于回归分析的人才需求累加、因子分析等模型,并灵活运用了MATLAB及SPSS等软件编程求解。结果表明:人才需求方面高学历易就业且待遇高,雇主对高、低学历需求更大;结合所收集的数据建立了人才总需求模型,并预测出未来3年人才需求量。对选定城市相关数据给出城市定位,从人才发展战略角度提出了几点建议。 

【文章来源】：湖南文理学院学报(自然科学版). 2020,32(04)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

人才需求的原始数据与拟合数据对比图

采用因子分析法对a市的主要行业就业情况进行分析,进而推断a市的行政范畴,大致把a市的行业分为计算机和软件业、交通运输业、金融业、零售业、教育与医疗业和娱乐业。计算因子得分,结合各行业的因子得分来分析a市的行政范围、可能的地理区域、经济地位和高新技术的发展情况。又引入了供需竞争指数[9]和职业需求占比率[10]2个衡量指标,进一步对a市进行定位。通过上述分析衡量,最终给出a市的精准定位。3.3 研究方法及结论

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于熵值法对水资源现状的评价和灰色预测[J]. 刘怡,高巍,朱家明.  齐齐哈尔大学学报(自然科学版). 2019(03)
[2]DACUM职业需求分析法在旅游管理专业应用型人才培养中的应用研究[J]. 韩福丽.  佳木斯大学社会科学学报. 2018(06)
[3]基于因子分析对我国上市医药公司经营绩效的研究[J]. 朱家明,邢康.  青海师范大学学报(自然科学版). 2018(03)
[4]云南陆良县烟区土壤肥力评价及其影响因素[J]. 王育军,李爽,李强,周冀衡,孙书斌.  湖南文理学院学报(自然科学版). 2018(03)
[5]基于因子分析的美的集团财务绩效评价研究[J]. 周尚珺,陈功正,朱家明.  商业会计. 2018(17)
[6]基于层次分析的人才吸引力评价模型[J]. 杨晓杰,石鹏扬.  经贸实践. 2018(17)
[7]人工蜂群算法优化LS-SVM的预测模型[J]. 刘国璧,袁宏俊.  湖南文理学院学报(自然科学版). 2018(02)
[8]基于因子分析法的城市宜居水平实证研究[J]. 何梦兰,殷德香,王秋艳,朱家明.  九江学院学报(自然科学版). 2017(03)
[9]中心城市人才需求取向与策略选择——以珠海经济特区为例[J]. 罗天硕,林平凡,陈夏.  科技进步与对策. 2013(04)
[10]竞争指数逐步升温,平均110人竞争财务助理岗位——智联招聘周度才情供需报告（第二周）[J].   走向世界. 2012(09)

硕士论文
[1]提升青岛市人才竞争力的对策研究[D]. 邵维嘉.中国石油大学(华东) 2015
[2]城市创意人才竞争力评价研究[D]. 张航.华侨大学 2014



本文编号：3399735