从网络招聘信息看我国人才需求状况

发布时间：2020-10-12 19:04

　　 人才是生产力中最重要也是最活跃的因素,对社会和经济的发展起到基础性和决定性的作用。因此,合理有效的分析人才需求状况也就成了求职者、企业乃至国家的迫切需求。而互联网的迅速发展,呈爆炸速度增长的信息资源,使得网络成为获取招聘信息、参加招聘的一个重要途径,且在招聘中所占比例逐年增加。本文基于某网站2015.12-2016.4之间发布的招聘信息,采用统计分析与数据挖掘的工具,并建立相应的模型,来研究我国人才需求的状况,首先,通过描述性统计分析,得到我国人才需求在城市、学历、工作经验等变量下的分布情况,得出的结论有:(1)我国的人才需求主要集中在一些大城市,招聘人数前十的城市占全部招聘人数的91%,而招聘人数最多的行业是互联网行业,且技术领域的人才需求数量最大;(2)高学历要求的招聘职位数量较少,招聘公司更偏向于有工作经验的求职者,会给有经验的求职者更高的工资,且技术领域的员工平均收入更高,高学历的求职者也更容易拿到高工资,而一线城市公司的高薪资职位的比重显著高于其他城市。其次,通过建立决策树模型和关联规则模型,挖掘地域、学历、工作经验、职业领域以及薪资之间的关系,并且得出对薪资影响作用的重要程度,从强到弱分别为:工作经验、行业领域、城市、学历以及公司规模。最后,特别分析了新兴职业——数据类岗位的需求状况,并与其它岗位进行对比,得出数据类岗位的特点。然后,用灰色模型对数据类的岗位进行了预测,得出数据类岗位的需求呈上升趋势。
【学位单位】：湖南师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2017
【中图分类】：F249.2
【部分图文】：

应用统计硕士学位论文6图2-1 决策树的生长过程第二步，决策树的修剪。依照上边决策树的生成方法可以得到一个完整的决策树，但完整的决策树并不是进行预测的最佳决策树。完整的决策树对训练的拟合效果非常好，但是对训练样本的详细描述会导致模型过于复杂，并存在过拟合问题，会导致对新数据的预测效果较差。因此需要对决策树进行修剪，决策树的修剪技术包括预修剪和后修剪。①预修剪是指事先指定决策树最大生长层次以及事先指定节点的最小样本量，如果达到这些条件决策树就停止生长，这样虽然可以有效组织决策树的生长，但由于事先对预测结果不知情，不好把握；②后修剪是先让决策树充分生长，再跟据相应的准则减去不具有代表性的字树，但不能基于训练样本集进行修剪

3.2人才招聘总量首先，我们来看一下该网站招聘总人数的情况，如下图：图3-1 招聘总人数变动情况从图 3-1 中可以看出网上招聘人才总量的变动情况，由于 2 月份属于春节期间，人才招聘的数量很少；而三月份是刚过新年，公司开始上班，人才招聘数量出现了激增。3.3 以职位薪资分析人才需求状况对于找工作的求职者，薪资是一个重要的标准，我们先来看看薪资的分布情况。由于各个公司给出的薪资区间不同，分类较多，所以本文把薪资分为六类，

图 3-2 薪资分布图从图 3-2 中可以看出各公司提供的职位薪资主要是在 20k 以下，薪资在上的只占 6%左右。根据实际情况，在这里我们就可以把 20k 以上认为是。
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本文编号：2838152