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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2020-05-30 17:00
【摘要】:隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期高速發(fā)展,勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)也取得了持續(xù)穩(wěn)健增長(zhǎng),在當(dāng)前市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制不完善的形勢(shì)之下,勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)同樣面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。區(qū)域間、行業(yè)間在勞動(dòng)者工資、工作環(huán)境、福利保障等方面差異較大、發(fā)展不夠均衡。因此有必要運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)分析當(dāng)前的勞動(dòng)力經(jīng)濟(jì)狀況并預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展軌跡。本文數(shù)據(jù)選自《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒2016》,是一份全面系統(tǒng)的反映我國(guó)勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀的年度統(tǒng)計(jì)出版物。匯編了2015年全國(guó)及各省、自治區(qū)、直轄市勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),主要指標(biāo)還編制了多年來(lái)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。通過(guò)研究《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒2016》中的勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),重點(diǎn)研究勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)以及對(duì)平均工資進(jìn)行預(yù)測(cè),應(yīng)用四個(gè)模型。一、分析勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)(模型一、模型二)。對(duì)全國(guó)31個(gè)省級(jí)行政單位(不包括臺(tái)灣、香港、澳門)的14項(xiàng)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)分析。第一個(gè)模型應(yīng)用主成分分析模型。利用主成分分析方法對(duì)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)進(jìn)行分析,計(jì)算出有關(guān)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的主成分得分,以總結(jié)全國(guó)各區(qū)域勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀。第二個(gè)模型應(yīng)用聚類分析模型。使用經(jīng)典的K均值聚類方法研究勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo),聚類省級(jí)行政單位,得到聚類結(jié)果,并聯(lián)系實(shí)際情況分析我國(guó)不同地域的勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀。研究結(jié)果:模型一、二均能劃分我國(guó)省級(jí)行政區(qū)域,且模型一得出的排名順序與模型二分類結(jié)果一致。二、預(yù)測(cè)平均工資(模型三、模型四)。以1985-2010年的工資數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,預(yù)測(cè)2011-2015年我國(guó)城鎮(zhèn)就業(yè)人員平均工資,將結(jié)果與實(shí)際值進(jìn)行比較,驗(yàn)證模型的擬合效果。第三個(gè)模型應(yīng)用多元線性回歸模型。以工資水平的影響因素作為變量建立多元線性回歸模型,對(duì)平均工資進(jìn)行預(yù)測(cè)。第四個(gè)模型應(yīng)用時(shí)間序列分析模型。使用基于ARIMA模型的時(shí)間序列分析方法來(lái)預(yù)測(cè)平均工資。研究結(jié)果:模型三、四都能很好的預(yù)測(cè)平均工資。通過(guò)比較連續(xù)五年的預(yù)測(cè)值和實(shí)際值,誤差分布在一個(gè)合理的范圍內(nèi)。
【圖文】:

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用研究


數(shù)據(jù)挖掘與其他學(xué)科的關(guān)系

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用研究


各地區(qū)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)
【學(xué)位授予單位】:武漢輕工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:F249.2;TP311.13

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