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從網(wǎng)絡(luò)招聘信息看我國人才需求狀況

發(fā)布時(shí)間:2020-10-12 19:04
   人才是生產(chǎn)力中最重要也是最活躍的因素,對社會和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起到基礎(chǔ)性和決定性的作用。因此,合理有效的分析人才需求狀況也就成了求職者、企業(yè)乃至國家的迫切需求。而互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,呈爆炸速度增長的信息資源,使得網(wǎng)絡(luò)成為獲取招聘信息、參加招聘的一個重要途徑,且在招聘中所占比例逐年增加。本文基于某網(wǎng)站2015.12-2016.4之間發(fā)布的招聘信息,采用統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù)挖掘的工具,并建立相應(yīng)的模型,來研究我國人才需求的狀況,首先,通過描述性統(tǒng)計(jì)分析,得到我國人才需求在城市、學(xué)歷、工作經(jīng)驗(yàn)等變量下的分布情況,得出的結(jié)論有:(1)我國的人才需求主要集中在一些大城市,招聘人數(shù)前十的城市占全部招聘人數(shù)的91%,而招聘人數(shù)最多的行業(yè)是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),且技術(shù)領(lǐng)域的人才需求數(shù)量最大;(2)高學(xué)歷要求的招聘職位數(shù)量較少,招聘公司更偏向于有工作經(jīng)驗(yàn)的求職者,會給有經(jīng)驗(yàn)的求職者更高的工資,且技術(shù)領(lǐng)域的員工平均收入更高,高學(xué)歷的求職者也更容易拿到高工資,而一線城市公司的高薪資職位的比重顯著高于其他城市。其次,通過建立決策樹模型和關(guān)聯(lián)規(guī)則模型,挖掘地域、學(xué)歷、工作經(jīng)驗(yàn)、職業(yè)領(lǐng)域以及薪資之間的關(guān)系,并且得出對薪資影響作用的重要程度,從強(qiáng)到弱分別為:工作經(jīng)驗(yàn)、行業(yè)領(lǐng)域、城市、學(xué)歷以及公司規(guī)模。最后,特別分析了新興職業(yè)——數(shù)據(jù)類崗位的需求狀況,并與其它崗位進(jìn)行對比,得出數(shù)據(jù)類崗位的特點(diǎn)。然后,用灰色模型對數(shù)據(jù)類的崗位進(jìn)行了預(yù)測,得出數(shù)據(jù)類崗位的需求呈上升趨勢。
【學(xué)位單位】:湖南師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2017
【中圖分類】:F249.2
【部分圖文】:

決策樹,生長過程


應(yīng)用統(tǒng)計(jì)碩士學(xué)位論文6圖2-1 決策樹的生長過程第二步,決策樹的修剪。依照上邊決策樹的生成方法可以得到一個完整的決策樹,但完整的決策樹并不是進(jìn)行預(yù)測的最佳決策樹。完整的決策樹對訓(xùn)練的擬合效果非常好,但是對訓(xùn)練樣本的詳細(xì)描述會導(dǎo)致模型過于復(fù)雜,并存在過擬合問題,會導(dǎo)致對新數(shù)據(jù)的預(yù)測效果較差。因此需要對決策樹進(jìn)行修剪,決策樹的修剪技術(shù)包括預(yù)修剪和后修剪。①預(yù)修剪是指事先指定決策樹最大生長層次以及事先指定節(jié)點(diǎn)的最小樣本量,如果達(dá)到這些條件決策樹就停止生長,這樣雖然可以有效組織決策樹的生長,但由于事先對預(yù)測結(jié)果不知情,不好把握;②后修剪是先讓決策樹充分生長,再跟據(jù)相應(yīng)的準(zhǔn)則減去不具有代表性的字樹,但不能基于訓(xùn)練樣本集進(jìn)行修剪

分布情況,總?cè)藬?shù),變動情況,薪資


3.2人才招聘總量首先,我們來看一下該網(wǎng)站招聘總?cè)藬?shù)的情況,如下圖:圖3-1 招聘總?cè)藬?shù)變動情況從圖 3-1 中可以看出網(wǎng)上招聘人才總量的變動情況,由于 2 月份屬于春節(jié)期間,人才招聘的數(shù)量很少;而三月份是剛過新年,公司開始上班,人才招聘數(shù)量出現(xiàn)了激增。3.3 以職位薪資分析人才需求狀況對于找工作的求職者,薪資是一個重要的標(biāo)準(zhǔn),我們先來看看薪資的分布情況。由于各個公司給出的薪資區(qū)間不同,分類較多,所以本文把薪資分為六類,

分布圖,薪資,分布圖,職位


圖 3-2 薪資分布圖從圖 3-2 中可以看出各公司提供的職位薪資主要是在 20k 以下,薪資在上的只占 6%左右。根據(jù)實(shí)際情況,在這里我們就可以把 20k 以上認(rèn)為是。
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本文編號:2838152

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