大学生就业问题数学模型

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大学生就业数学建模论文之欧阳数创编

大学生就业数学建模论文之欧阳数创编

基于层次分析法的大学生就业方向模型摘要当今大学生就业难,是一个不争的事实。

如何解决这个问题,首先要看准市场形势,实际上在现今复杂的市场环境下,再一味坚持传统的就业取向已经是件落伍的事。

当前大学生就业方向主要有:国有企业、中外合资(外资、独资)、政府机构、科研机构、民营企业、个体户、非政府的非营利组织等。

“薪情”重要还是“发展”重要?大学生们该掂量掂量了。

不管如何,顺应未来市场发展趋势,个人的事业才能前景无限。

本文针对当前大学生就业方向问题,利用层次分析的方法,建立了一个相应的数学模型,综合多方面因素针对当前大学生就业方向问题进行全方位的分析。

我们创造性地将影响当前大学生就业方向的主观因素进行量化。

针对当前大学生就方向问题的实际情况,主要表现在个人因素和企业因素两个方面。

然后,依据各个方面的特点与当前经济状况的关系,确定了个人工作能力、工作经验、专业热门度、学校名气、薪金问题、企业待遇、工作稳定程度、企业是否在大城市等因素在大学生就业方向所占比重。

此模型,通过考虑个人因素和企业因素这两方面对当前大学生就业方向的影响,依据已有数据建立了一个基于层次分析法的大学生就业方向模型,以此模型对当前大学生就业方向问题进行全方位的分析,巧妙地得到了一个解决当前大学生就业方向问题的良策。

关键词:就业方向层次分析法主观因素量化决策Matlab一、问题重述1.1问题背景当前大学生就业方向问题重重,已是一个不争的事实,如何能够合理的就业,这一问题已经摆在了千千万万的大学生面前。

1.2提出问题收集数据,建立模型,解决当前大学生合理选择就业方向的问题。

二、问题分析2.1大学生就业方向分析因子关系(1).作经验、家庭背景、发展前景、专业热门度、学校名气等。

(2).影响大学生就业方向的企业因素:薪金情况、福利待遇、兴趣爱好、学习成绩、工作稳定程度、企业是否在大城市等。

2.2 基于层次分析法的描述通过对(1)中因素进行权重,建立对比矩阵对当前大学生就业方向的分析、评估,从而反映个人因素对大学生就业方向的影响。

高等院校毕业生就业的数学模型

高等院校毕业生就业的数学模型

高等院校毕业生就业的数学模型【摘要】:随着我国就业制度的变革与高校的扩招,毕业生就业形势发生了巨大的变化。

本文从整个社会和大学生自身的角度来研究高校毕业生就业,分别建立了毕业生就业率的微分方程模型和高校毕业生就业选择的层次分析模型。

模型一:从宏观来看,影响毕业生就业率的因素很多,包括社会经济发展状况、就业观念以及学生综合素质等。

结合各因素作用,本文给出了描述高校毕业生就业率的微分方程模型,通过分析数学模型得到了一些关于毕业生就业率和社会需求之间相协调的定性结论,为较好地解决就业问题提供重要的理论参考。

在此基础上,通过对高校毕业生人数和就业率的实际数据调查,计算确定了微分方程定性模型中的参数。

模型二:在就业市场中,时常会出现“有人没事干、有事没人干”的现象。

探其原因,很大程度上是由于缺乏一套科学选择工作的方法。

影响就业岗位选择的因素是多方面的、复杂的,经过分析最终确定了影响毕业生工作选择的6个因素。

在此基础上,我们建立层次结构,构造判断矩阵,进行权重计算,开展一致性检验,直至完成该毕业生的岗位选择。

通过建立数学模型,为大学生的岗位选择提供可靠的参考依据。

大学毕业生就业问题,需要引起整个社会的高度重视。

在本文基础上,我们对该问题的今后研究进行了展望。

【关键词】:就业率,微分方程模型,岗位选择,层次分析模型一 引言1.1论文论文研究的研究的研究的背景背景随着改革开放的不断深入,中国快速稳定的经济发展带动着整个社会的共同进步。

但不可否认的是,在经济高速发展的同时,也相应出现了一些社会问题,给整个社会的和谐发展带来了不稳定的因素。

其中以就业和贫富悬殊问题最为突出,论文基于当前社会的就业问题展开。

自1999年高等学校扩大招生以来,全国高校毕业生人数逐年递增,按照教育部公布的数字,2002年至2008年,全国高校毕业生总数分别为145万、212万、280万、340万、413万、495万、559万[1]。

“十一五”期间,毕业生人数每年仍将以近15%的速度递增,将有超过2700万名毕业生需要就业。

数学建模:大学生择业模型

数学建模:大学生择业模型

毕业生就业的选择姓名:刘家涛学号:10140101030班级:应数一班院系:数学与信息科学系大学生择业模型一.摘要当今社会,大学毕业生选择就业的方向有多种,并且还要考虑多种因素。

我们应用层次分析法,将决策问题分为3个层次,首先是目标层:选择职业,其次是准则层:社会地位、工作环境、经济情况、发展前途、住房条件,最后是方案层:政府机构、中外合资/外资、国有企业、民营企业、事业单位/非营利组织、自主创业。

通过比较各准则对于目标的权重,及各方案对于每一准则的权重,之后将方案层对准则层的权重及准则层对目标层的权重进行综合,最终确定方案层对目标层的权重,α=(0.1979,0.1057,0.3102,0.0444,0.0734,0.2684)’,即大学毕业生选择职业的顺序依次为:政府机构、中外合资/外资、国有企业、民营企业、事业单位/非营利组织、自主创业。

关键词:层次分析法,一致性检验,归一化二.问题重述面临毕业,高校大学生常常徘徊在人生的岔路口,不知如何选择,就是就业、考公务员从政还是考研,假如你就是一位即将毕业的大四学生,你如何考虑这些方案?根据那些依据进行选择?一般的依据有社会地位、工作环境、经济情况、发展前途、住房条件等因素。

能否用层次分析法建模将政府机构、中外合资/外资、国有企业、民营企业、事业单位/非营利组织、自主创业等各种可能的方案排序?三.问题分析首先,我们建立层次结构模型,用成对比较法得到第二层对第一层的矩阵为A, 计算出权向量β,并且做一致性检验。

其次,我们用成对比较法得到第三层对第二层的矩阵为B1,B2,B3,B4,B5,计算出权向量w1,w2,w3,w4,w5,并作出一致性检验,最后得出第三层对第一层的组合权向量α,并作出组合一致性检验。

四.模型假设1.假设主观数据真实可靠。

2.假设大学生择业时,只考虑到题中五种因素。

五.符号说明D1:社会地位D2:工作环境D3:经济情况D4:发展前途D5:住房条件P1:国有企业P2:中外合资/外资P3:政府机构P4:民营企业P5:事业单位P6:自主创业α:组合权向量β:第二层对第一层的权向量Wi: 第三层对第二层的权向量(i=1,2,3,4,5,6)λ:Bi的最大特征值。

数学模型课程设计:基于层次分析法的高校毕业生择业问题的研究

数学模型课程设计:基于层次分析法的高校毕业生择业问题的研究

数学与计算科学学院学院信息与计算科学专业*** 班课程名称数学模型课程设计题目基于层次分析法的高效毕业生择业问题研究任务起止日期:2010 年 6 月23 日~2010 年7月2日目录一问题的重述 (1)二问题的背景 (1)2.1 就业背景 (1)2.2 层析分析法 (3)2.3层次分析法的基本步骤 (3)2.3.1、建立层次结构模型 (4)2.3.2构造成对比较阵 (4)2.3.3计算权向量并做一致性检验 (4)2.3.4计算组合权向量并做组合一致性检验 (5)三模型假设 (5)四符号说明 (5)五模型的构建 (6)5.1 建立AHP层析结构模型 (6)5.2 确定权向量并做一致性检验 (7)5.2.1 比较尺度的选取 (7)5.2.2 建立正互反矩阵A (8)5.2.3 权向量确定 (8)5.3 确定方案层对准则层权向量并做一致性检验 (9)5.4 计算总排序向量并做一致性检验 (11)六最优方案的确定 (11)七总论 (12)一问题的重述刚毕业的大学生面临职业岗位选择的问题,这个过程是比较复杂的,因为要考虑很多因素,诸如:这个职业能否有丰厚的收入、是否适合个人兴趣及发展、能否得到良好的声誉及职业贡献等。

面对诸多因素,我们慎重考虑反复比较,希望可以做出最优决策,但是由于太多主观因素的作用,有时只能看到眼前利益;若从长远发展来看,做出的决策往往不太理想。

为了可以找到一个更客观更优的决策,我们希望找到一个定性个定量相结合的方法。

(1)请为大学生的择业选择出一个最优的方案,并对设计方案的优缺点进行分析说明(可生成一些合理的数据进行分析说明);(2)在决策者作出最后的决定以前,他必须考虑很多方面的因素或者判断准则,最终通过这些准则作出选择。

二问题的背景2.1 就业背景大学生就业难已成为我国社会广泛关注的又一重大就业问题。

对于大学生就业难的成因研究,大多数学者分别从需求、供给及供求匹配三个角度来进行,大体上有三方面的归因:从需求角度看,是就业岗位总量不足和结构偏差;从供给角度看,是就业观念、就业偏好影响与就业能力不足,核心问题是就业能力不足;从供求匹配角度看,是公共就业服务不完善和教育的供需双方信息沟通不畅。

高校毕业生就业率和招生规模的数学模型

高校毕业生就业率和招生规模的数学模型

高校毕业生就业率和招生规模的数学模型1化存才云南师范大学数学学院, 昆明, 650092E-mail:cuncai-hua@摘要:提出了描述高校毕业生就业率和招生规模的几个微分方程和时滞微分方程模型,通过分析数学模型得到了一些关于毕业生就业率和计划招生规模的定性结论,从而为较好地解决有关就业与招生的实际社会问题提供重要的理论参考。

关键词:微分方程模型,时滞微分方程模型,就业率,招生规模1. 引言近年来,随着我国“教育立国”,“科教兴国”和“人才强国”战略决策的顺利实施,“控制人口增长”和“人力资源优化”并重的人口发展战略目标的调整,担负起高级专业人才培养任务的我国高等教育得到了前所未有的快速发展。

有资料显示[1],2000年我国25-64岁的劳动人口中,接受过高等教育的仅为5.2%,平均接受教育的年限为7.97%,而且高等教育的人才培养结构与就业市场需求存在结构性偏差。

所以自1999年以来,我国高校招生规模的扩大对于拉动内需和促进高等教育的大众化进程起到了积极的作用[2]。

至今,高等教育的发展呈现出大众化的和高增长率的趋势[3]。

高校的招生和毕业生的就业问题是相互影响的,高校扩大招生规模使得较多的人有机会接受高等教育,然而却又给毕业生的就业带来了较大的冲击;反之,毕业生的就业情况也将直接影响着高考考生对于高等学校的专业选择,因而也就对高校的招生规模和国家的“人力资源优化”产生极大的反作用。

目前我国高校的招生是按计划进行的,而毕业生的就业则是顺应劳动力市场要求的,所以近年来毕业生的就业难度越来越大,2002年与2003年的初次就业率分别为71.7%与64.4%[2]。

截止2004年9月,全国高校毕业生的平均就业率达73%。

2005年,教育部提出高校毕业生的就业目标不低于2004年的73%,同时启动了“关注中国大学生就业”系列活动。

实际上,我国高校的招生和就业问题长久以来就一直都牵动着千家万户,都是高校的重点工作,受到了高校,教育界和社会的高度重视,成为了不衰的社会经济的热点问题,原因之一是在就业形势日趋严峻的情况下,人们普遍地接受了“投资教育”和“选择高等教育”的观念,他们认为只有这样才能增强在就业中的竞争力。

北京地区大学毕业生就业地数学模型

北京地区大学毕业生就业地数学模型

2011年首届北京联合大学数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了北京联合大学数学建模竞赛的竞赛规则。

我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。

我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。

我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。

如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。

我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写):所属学院(请填写完整的全名):参赛队员 (打印并签名) :1.2.3.日期:年月日目录摘要 (1)一、问题分析 (2)二、北京高校毕业生就业的宏观模型 (2)2.1模型假设 (2)2.2一元线性回归模型的建立 (3)三、建立北京高校毕业生毕业选择的层次模型 (5)3.1层次模型的建立 (5)3.2构造岗位选择中的判断矩阵 (6)3.3层次模型的分析计算问题 (9)四、结论 (12)引用资料 (12)北京地区大学毕业生就业的数学模型摘要随着我国就业制度的变革与高校的扩招,对于北京这类人才高度密集的城市而言,大学毕业生的就业形势也发生了巨大的变化。

本文从北京地区和大学生自身的角度来研究高校毕业生就业与市场供求的关系,建立了北京高校大学毕业生充分就业与北京地区需求的一元线性回归模型。

并且就当下大学生对于毕业后未来方向的选择建立了层次分析模型。

1)我们首先过一元线性回归去认识和解决有关毕业生就业的实际问题,由于影响毕业生就业的因素有很多种,我们经过分析,选取了3个主要因素,分别为北京地区劳动力需求,毕业生的就业欲望,以及北京地区实习期间的大学生工资水平。

我们通过拟合一元线性回归图,来研究如何满足北京高校大学毕业生充分就业与北京地区需求相稳定。

2)通过我们的资料分析,发现大学毕业生目前的毕业选择主要集中于考研,考公务员,出国,就业。

Logistic回归模型分析下大学生就业影响因素研究word精品文档4页

Logistic回归模型分析下大学生就业影响因素研究word精品文档4页

Logistic回归模型分析下大学生就业影响因素研究一、大学生就业在知识经济时代背景下,我国大学毕业生人数呈现出逐年增长的趋势,但不同行业、领域工作岗位并没有大幅度的增加,大学生就业形势日渐严峻,毕业之后无法顺利走上工作岗位,“毕业即失业”已成为一种普遍现象,大学生就业已成为社会大众关注的焦点。

同时,在不同行业、领域发展过程中,社会市场竞争日渐激烈,社会经济结构大幅度调整,下岗与失业人员持续增加,社会对高校毕业生并没有过多的需求,加上大量农村剩余劳动力不断涌向城市,尤其是大城市,每年新增设的就业岗位数量远远少于社会中待业人数,处于不均衡状态,二者间的矛盾日渐激烈,出现了“就业难”这一现象,在就业道路上,大学生面临着巨大的挑战。

针对这种情况,我国必须全方位立足基本国情,全方位客观分析影响大学生就业的一系列因素,根据不同行业、领域发展情况,采取针对性措施有效解决大学生就业问题,确保各专业大学生毕业后顺利就业,更好地融入到社会这个大集体中,在平凡的工作岗位上充分展现自身各方面价值,促进不同领域、行业发展的同时,加快和谐社会构建步伐。

二、Logistic回归模型分析下大学生就业影响因素1.数据分析在知识经济时代背景下,各类技术持续发展,Logistic回归模型也应运而生,被应用到不同方面数据分析中,发挥着关键性作用,利于相关人员更好地了解各方面情况,制定合理化方案。

在分析影响大学生就业因素方面,Logistic回归模型也被应用其中。

相关人员以某地区高校毕业生为例,借助Logistic回归模型,全面、客观分析了毕业班学生各方面情况,比如,思想、学习、就业,获取的信息数据具有较高的准确率,准确把握影响大学生就业的各类因素。

在学习方面,专业学生大学四年平均绩点、等级等级:英语、计算机,在思想方面,毕业班学生政治面貌、担任职务等。

在此基础上,毕业班学生基本情况也包含其中,比如,姓名、学好、性别、户籍,户籍方面,将其划分为农村户籍、城市户籍,英语方面,以是否过六级为基点,借助Logistic回归模型,科学分析各方面信息数据,对院校毕业班学生有大致了解。

基于Logistic回归模型的数学专业大学生择业就业对比分析

基于Logistic回归模型的数学专业大学生择业就业对比分析

基于Logistic回归模型的数学专业大学生择业就业对比分析【摘要】本文通过基于Logistic回归模型的分析,研究了数学专业大学生在就业市场上的现状和趋势。

首先介绍了Logistic回归模型的理论基础,然后对数学专业大学生的就业现状进行了详尽分析。

接着利用Logistic回归模型对数学专业大学生的就业进行了预测,并对预测结果进行了对比分析与讨论。

最后结合数据处理与模型评价,探讨了就业市场对数学专业大学生的影响以及Logistic回归模型在大学生择业就业中的应用价值。

本研究为理解数学专业大学生的就业状况提供了新的视角和方法,同时也为相关领域的未来研究提供了一定的参考和展望。

【关键词】数学专业、大学生、择业就业、Logistic回归模型、对比分析、数据处理、模型评价、就业市场、影响、应用价值、展望1. 引言1.1 研究背景数目、格式要求等等。

数学专业一直以来都是学科中的重要分支之一,其所掌握的严谨的逻辑思维与抽象推理能力被认为是许多行业和企业所需的核心素养。

随着社会经济的发展和就业市场的变化,数学专业的大学生们在就业选择上也面临着诸多挑战。

一方面,传统数学岗位的需求有所减少,新兴行业和职位对数学专业人才的需求增加。

了解数学专业大学生的就业现状,并预测未来的就业趋势,对于帮助学生选择职业方向,提高就业竞争力具有重要的意义。

基于以上背景,本研究将运用Logistic回归模型对数学专业大学生的就业情况进行分析与预测,从而探讨数学专业学生在当前就业市场中的优势和挑战,为他们未来的职业发展提供参考与指导。

通过研究Logistic回归模型在大学生择业就业中的应用,也将进一步探讨该模型在其他领域的潜在应用价值,为相关研究提供新的思路和方法。

1.2 研究意义数目统计等。

部分如下:通过对数学专业大学生的就业现状进行分析,可以帮助学生了解目前的就业市场需求和趋势,为他们未来的求职打下基础。

利用Logistic回归模型进行预测分析,可以帮助学生和教育部门更好地了解数学专业毕业生的求职状况,有针对性地进行职业规划和指导。

大学生就业问题的数学模型

大学生就业问题的数学模型

大学生个人未来十年职业规划摘要:职业生涯规划是针对决定个人职业选择的主观和客观因素进行分析和测定,确定个人的奋斗目标和职业目标,并对自己的职业生涯进行合理规划的过程。

职业生涯规划要求你根据自身的“职业兴趣、性格特点,能力倾向,以及自身所学的就业知识技能等”自身因素,同时考虑到各种外界因素,经过综合权衡考虑,来把自己定位在一个最能发挥自己长处的位置,以便最大限度地实现自我价值。

一个职业目标与生活目标相一致的人是幸福的,职业生涯规划实质上是追求最佳职业生涯的过程。

本报告基于麦可思公司的全国大学毕业生跟踪调查数据进行分析。

针对大学生毕业后自主创业、考取公务员、做公司职员、继承者、考研和其他方向做了调查统计,所用数据包括对2010届大学生毕业半年后的抽样调查和对2007届大学生毕业三年后的职业发展的抽样调查。

在中国2010届大学毕业生中,有83.5%的毕业生毕业半年后受雇全职或半职工作;1.5%的毕业生自主创业;9.9%的毕业生处于失业状态,其中6.7%的毕业生准备继续寻找工作。

2010届全国大学毕业生人数约为575.4万人,按本研究得出的比例推算,在调查时中国2010届大学生毕业半年后有约480万人受雇全职或半职工作,约9万余人自主创业,约57万人处于失业状态。

值得注意的是,我国大学毕业生国外读研的比例2010届比2009届减少了1.1个百分点,而“无工作,继续寻找工作”的比例2010届比2009届减少了2.7个百分点。

由于就业形势转好,有更多的2010届大学毕业生选择直接工作而不是刚毕业就读研究生。

尽管2010届研究生扩招了5.3%,但2010届大学毕业生人数增加得更快(8.3%),应届大学毕业生人数增加较快可能也是读研比例下降的原因之一对于我们大学生来说,职业规划很多时候等于就业问题,就业于个人家庭乃至国家都至关重要,就业是国家政治昌明与经济景气的最重要指标之一。

在全球经济处于复的脆弱阶段,增加就业是各国面临的根本性挑战。

运用史密斯模型分析就业问题史密斯模型

运用史密斯模型分析就业问题史密斯模型

摘要自1999年启动硕士研究生扩招政策以来,我国硕士研究生的招生人数、在校人数及毕业人数均呈现加速增长的趋势。

尽管随着研究生自费政策出台和出国深造成为大趋势,近两年出现了硕士研究生报考“降温”的现象,但已然扩大的在校硕士研究生基数仍使得未来一段时间内硕士毕业生人数有增无减,硕士研究生仍需应对就业难的问题。

本文将结合史密斯模型对我国研究生就业政策的执行进行分析、完善过程中的盲点。

通过史密斯模型分析研究生就业政策,解读研究生就业难的问题,最终给研究生就业政策的执行提供合理的解决办法以及帮助。

关键词:史密斯模型就业政策研究生目录一、研究生就业现状 (1)二、史密斯模型 (1)三政策评估 (2)1.理想化政策层面 (2)2.执行机构层面 (3)3.目标群体层面 (4)4.环境因素层面 (5)四、结论与启示 (6)1.理想化政策层面 (6)2.执行机构层面: (7)3.目标群体层面:硕士研究生目标化、明细化 (7)4.外部环境层面:优化高校教育环境,规范市场环境 (7)参考文献: (9)一、研究生就业现状根据国家统计局的统计数据,2003~2014年我国硕士研究生招生人数从22万增长到56万,增长近3倍,毕业人数更是从9.2万增加到51.4万,增长近6倍,并在2012年突破4万大关,除基数大问题外,较之于本科生,硕士研究生就业机会成本大,期望值高,可选择的就业行业和地域有限。

一方面源于供方意愿,政府出台的一系列优惠政策,如2003年的《关于选拔高校毕业生到西部基层工作的通知》,2004年的《关于实施大学生志愿服务西部计划的通知》以及2006年推行的“三支一扶”政策,对本科生而言具有一定的吸引力,而对于多投入2~3年机会成本的硕士研究生而言,影响力度明显下降[1]。

另一方面源于需方考量,近年来,迫于竞争压力,各企事业单位纷纷控制成本,缩编减员,招聘人才由“学历导向”转为“能力导向”,不再将学历作为进入企业的首要门槛,对硕士研究生的需求缩减。

大学生选择就业岗位数学建模=

大学生选择就业岗位数学建模=

大学生如何选择就业岗位数学建模=————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期:大学生择业问题摘要:对于面临择业选择的毕业大学生来说,如何在诸多工作中做出最优选择至关重要。

层次分析法为我们提供一种比较可靠且客观地方法。

我们需要解决的问题的是在考虑进一步深造的机会,单位今后的发展前景,本人的兴趣爱好,单位所处的地域,单位的声誉,单位的经济效益、工资与福利待遇,六个准则时,如何在具体的工作中做出最优选择。

根据层次分析法,我们可以将这一定性问题转化为定量问题加以解决。

应用萨蒂提出的“9标度法”,为两两不同的要素比较结果赋值,建立比较对称逆矩阵,进而求得各要素所占权重。

在实际计算过程中,我们分别计算目标层与准则层、准则层与决策层之间的权重,进而建立目标层与决策层之间的联系,为最终决策提供依据。

必须强调的是,在应用层次分析中必须进行一致性检验,以确保结果的可靠性。

经过分析,我们最终选择长安汽车公司,过程一致性均通过检验。

通过题目的分析与求解,我们看以看到层次分析法系统性、实用性、简洁性的优点,同时可以发现这种方法的缺点。

尤其是在建立成对比较矩阵时,人为主观因素对整个过程的影响很大。

为克服这个缺点,我们对层次分析模型进行适当的改进,引进了“三标度法”和最优传递矩阵法,简化判断过程,减小在判断模糊性关系时的误差。

本模型成功地解决了该毕业生的就业选择问题。

模型推广后,易于用于实际生活中的工作选择,填报志愿等问题,具有一定的普适性和实用性。

同时,其中采用的层次分析法是解决离散模型的普遍方法,在产业结构,教育,医疗,环境,军事等领域,得到了成功的应用。

关键词:就业、层次分析法、9标度法、决策、三标度法、最优传递矩阵法一、问题重述面对毕业与就业,每位大学生都将做出决策和选择。

相关调查表明,大学生选择时考虑的主要因素有:(1)进一步深造的机会,(2)单位今后的发展前景,(3)本人的兴趣爱好,(4)单位所处的地域,(5)单位的声誉,(6)单位的经济效益、工资与福利待遇。

数学的建模就业分析报告

数学的建模就业分析报告

大学生就业质量分析(A题)参赛队员信息:大学生就业形势及其影响摘要:当今大学生就业难,是一个不争的事实。

如何解决这个问题,首先要看准市场形势,实际上在现今复杂的市场环境下,再一味坚持传统的就业取向已经是件落伍的事。

当前大学生就业方向主要有:国有企业、中外合资(外资、独资)、政府机构、科研机构、民营企业、个体户、非政府的非营利组织等。

“薪情”重要还是“发展”重要?大学生们该掂量掂量了。

不管如何,顺应未来市场发展趋势,个人的事业才能前景无限。

本文针对这个十分敏感的问题,我们创造性地将当前大学生就业方向的因素进行量化,使得模型更具有合理性。

利用SAS 软件、SPSS 软件、等计算机软件,采用层次分析法、聚类分析法等方法建立了一个相应的数学模型,综合多方面因素针对当前大学生就业方向问题进行全方位的分析。

并且在已有的数据基础之上生成、开发,提取有价值的信息。

采用实际数据序列:(0)(0)(0)(0)(0)(0)((1),(2),(3),,(6),(7))X x x x x x =⋅⋅⋅,(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(2)/21(2)(3)/21(8)(9)/21x x x x B x x ⎡⎤⎡⎤-+⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎡⎤-+⎣⎦=⎢⎥⋅⋅⋅⋅⋅⋅⎢⎥⎢⎥⎡⎤-+⎢⎥⎣⎦⎣⎦在已有模型的基础之,上建立了全新的、具有说服力的延边大学理学院数学系有关就业的灰色系统模型。

更专业的对未来数据预测,以此模型对当前大学生就业方向问题进行有效的分析,巧妙地得到了一个解决当前大学生就业方向问题的良策。

在此基础之上,根据延边大学理学院数学系等就业数据,全面的建立影响大学生就业的主要因素的模型,经过斟酌写了一份非常具有针对性的建议报告。

关键词:就业率大学毕业生影响因素灰色系统回归模型一问题重述近年来,大学生就业问题一直是社会关注的热点问题。

在百度搜索框键入关键词“大学生就业”,用时不到0.1秒,就搜索到相关网页35,300,000个,由此可见大学生就业问题的社会关注度之高。

数学建模之大学生择业问题

数学建模之大学生择业问题

B3
1/5 1/3
1
B3
1/4 1/3
1
Z B1 B2 B3
B1 B2 B3 1 3 4 1/3 1 2 1/4 1/2 1
Z B1 B1 1 B2 2 B3 3
B2 B3 1/2 1/3 1 1 1 1
Z B1 B2 B3
B1 B2 B3 1 3 5 1/3 1 2 1/5 1/2 1
Z B1 B2 B3
二、问题分析
在此问题中,大学生在选择合适的工作岗位时需要兼顾多个方面的 因素,而这些因素之间存在着或多或少的相互影响和相互制约。例如此 题中的(1)进一步深造的机会,(2)单位今后的发展前景,(3)本人的兴趣 爱好,(4)单位所处的地域,(5)单位的声誉,(6)单位的经济效益、工资 与福利待遇等。同时,若我们给出具体的工作岗位,并提供该工作岗位 的这六个方面的信息,供客体选择时,客体对于具体的工作岗位在这六 个方面的偏重也会有所不同。我们注意到,人在这个选择的过程中,并 不能给出确切的量对自己的选择进行准确的描述,即人是凭借“感觉”进 行选择的。“感觉”是一个模糊量,这种模糊量仅对于单层单一因素比较 下的选择具有现实意义,而对于类似此题的情况就显得很难操作了。这 时,我们的第一个目标就是将“感觉”这一模糊量进行量化,从而得出各 层因素以及各目标之间的“量化关系”,使得它们的比较具有实际意义并 具有可操作性,从而帮助我们选择出最合适的工作岗位。而层次分析法 的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深 入分析的基础上,利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化,从而
我们对层次分析模型进行适当的改进,引进了“三标度法”和最优传递 矩阵法,简化判断过程,减小在判断模糊性关系时的误差。 本模型成功地解决了该毕业生的就业选择问题。模型推广后,易于 用于实际生活中的工作选择,填报志愿等问题,具有一定的普适性和实 用性。同时,其中采用的层次分析法是解决离散模型的普遍方法,在产 业结构,教育,医疗,环境,军事等领域,得到了成功的应用。

数学建模大学毕业生就业问题

数学建模大学毕业生就业问题

由图可知,各专业就业率差异不大。相较而言,工科类、经济类、管理类及理科类专业就业率
较高,这可能与现代社会需求有关。
薪金反映了毕业生就业的理想程度,也是评价就业情况的重要指标。下图为不同专业的就业薪
金水平比较图:
3/7
薪金
不同专业毕业生就职薪金比较图
4000
3500 3000
2500
2000 1500
平存在严重的不均衡问题,因此也导致了就业的不均衡。
国家人事部公布的一份数据表明, 2005 年仅北京、广州、上海、深圳 4 城市就接受了人事部抽
查的 15 个省市 10.9%的高校毕业生。北京地区和东南沿海地区至少吸纳了全国高校一半的大学毕业
生。而各高校的毕业生也基本上都将自己日后的就业流向定位在东部发达地区,比如,北京、浙江、
根据各个自变量重要性的大小,每次选一个重要自变量进入回归方程。先是在所有可供选择的
自变量中选择一个,条件是由其所参与的一元回归方程有最大的回归平方和。然后在未选的自变量
中再选择一个,条件是由这两个已选的自变量所组成的二元回归方程有更大的回归平方和。如此继
续下去。一般地说,第 t 步是在未选的自变量中,选一个自变量与其他已经选择的自变量一起所组
业率、初始薪金均值及目前薪金均值,在作图比较的分析下给出客观评价。
问题三:给出某一专业毕业生的就业策略。我们选定“计算机”专业毕业生作为研究对象,再
次利用逐步回归模型, 探究在该专业毕业生就业情况中起主要作用的因素,
以此为依据就初始学历、
专业是否对口等方面提出针对性策略建议。 问题四:结合实际探讨毕业生就业情况与地区经济发展水平间的关系。在明确研究背景的基础
变量为性别、年龄、学历等因素,具体符号及赋值见

关于高校毕业生就业率的微分方程模型

关于高校毕业生就业率的微分方程模型
入 点. 根据 对高等学校就 业率 、 招 生人数和毕业人数数据 的调查 , 通过计算确定 了已有文献 中关于高校 毕业生就 业率 的一个微分方程定性模 型 中的参数 , 得到 了 相应 的微分 方程定 量模型 ; 将 定量模型应 用于具体情 况, 分别得 出关于就业率和招生规模 的相 关结论 。
f d r =
l r ( t 0= t o
( 2 )
』 d r ( o ・ 1 0 + 0 ・ 3 2 ) r 一 0 ・ 3 2
【 r ( 2 0 0 8 ) : 0 . 7 0
f 6 1
其 中比例系数 d与 分别与就业人数和未 就业 人数相关. 以下 均 假设 a + / x > O 在本文 中, 我们 的主要 目的是 通过调查实 际数据计算 出参数 , 从而 给出与( 2 ) 相应的微 分方程定量模 型, 并做 出定量 的分析 。 参 数 的计算方法如下: 表1 高校招 生 率 的微 分 方 程模 型
在 相关文献 中已经建立和定 性分析 了关 于高校毕业生 就业率 的 如下微分方程模型 。
d r
年份
2 0 o 8 2 o 0 9 2 0 1 0
招生 人数历 人 毕业生人数, 万人
5 6 5 . 9 1 9 4 6 0 7 . 6 6 1 2 6 3 9 . 4 9 3 2 4 4 7 . 7 9 0 7 5 1 1 . 9 4 9 8 5 3 1 . 1 0 2 3
20083373069690表1高校招生与就业率数据2o093513358717年代rfj招生人数毕业生人数就业率201036633885o8fmlnrj20ll3743507270m217220123793648060将表3中的数据代入方程通过计算得出o52yo40从而可得o012040因此我们得到关于江苏省高等学校就业率的微分方程定量模型将dr进行差商近似处理在根据最优平方逼近法我们jjdo04o棚4of7得到

大学生就业预测模型构建及应用研究

大学生就业预测模型构建及应用研究

大学生就业预测模型构建及应用研究随着社会经济的发展和人们对高等教育水平的不断追求,大学生的就业问题日益成为社会关注的焦点之一。

然而,由于就业市场的不确定性和竞争的激烈性,大学生们往往感到困惑和迷茫。

因此,构建一个科学可靠的大学生就业预测模型并进行应用研究,将有助于大学生们更好地规划自己的职业发展和未来方向。

一、大学生就业预测模型的构建1. 数据采集与处理构建大学生就业预测模型的第一步是收集各类相关数据,包括学生的个人信息、学业成绩、专业背景、实习经验以及就业市场的就业率、薪资水平等数据。

这些数据可以通过学生报告、调研问卷、企业招聘信息等渠道获取。

在数据收集完成后,需要对数据进行处理和清洗,包括去除异常值和缺失值等,确保数据的准确性和完整性。

2. 特征选择和建模在数据处理完成后,需要进行特征选择,即从众多的特征变量中选择对就业预测具有较好影响力的变量。

可以运用统计学方法如相关性分析、主成分分析等进行特征选择,提取出对预测模型具有重要意义的特征变量。

然后,根据选取的特征变量,利用统计学方法和机器学习算法建立预测模型,常用的算法有线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等。

3. 模型评估与优化构建预测模型后,需要对其进行评估和优化。

可以使用交叉验证、ROC曲线、准确率、召回率等指标来评价模型的性能。

如果模型表现不佳,可以调整模型的参数,或者尝试其他算法以提高预测模型的准确性和稳定性。

二、大学生就业预测模型的应用研究1. 就业规划与职业发展指导通过构建大学生就业预测模型,针对不同的学生群体可以提供个性化的就业规划与职业发展指导。

模型能够根据学生的个人信息、学业成绩和专业背景,预测他们在不同职业领域的就业概率和可能的薪资水平,为学生提供有针对性的就业建议和职业规划方案。

2. 教育资源配置与课程设置优化利用大学生就业预测模型,可以辅助高等教育机构优化教育资源的配置和课程设置。

模型可以分析不同专业或课程对学生就业率的影响,并提供针对性的教育改革建议。

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重庆交通大学学生实验报告实验课程名称数学模型课程设计开课实验室数学实验室学院 XXX级 XXX 专业 1 班开课时间 2013 至 2014 学年第 2 学期设计题目大学生就业问题2013 年 12月大学生就业问题摘要:近年来,我国高校毕业生数量逐年增多,加之当前金融危机的影响,毕业生的就业形势受到前所未有的挑战,甚至出现了所谓“毕业即失业”的说法。

因此大学生毕业后能否顺利就业,已成为全社会普遍关注的热点问题。

大学生就业难不仅有社会原因,也有大学生自身的原因。

如何解决大学生就业难的问题不仅关系到大学生的切身利益,更关系到社会的和谐稳定,需要政府、企业、高校和大学生共同的努力。

本文从大学生自身,企业和社会三个大方面方面进行了分析和论述,从而总结出相关的结论及解决大学生就业难题的可行方法。

关键词大学生就业 Matlab 数据拟合一、问题重述据中国媒体援引人力和社会保障部的最新统计数据,二零一零年全国高校毕业生为630万人,比去年的611万多19万人,加上往届未能就业的,需要就业的毕业生数量很大,高校毕业生就业形势十分严峻。

随着九十年代末大学扩招和教育产业化政策推行以来,大学生人数的增幅远远超过经济增长所需要的人才增长,大学生就业不难才是怪事,"毕业即失业"成为中国大学生的普遍现象。

尽管如此,中国教育部决定继续扩大全日制专业学位硕士研究生招生规模,努力培养更多高层次、应用型人才。

表面上看,研究生扩招能提高大学生学历层次,可以缓解就业难。

但是,如果不清理高等教育积弊,扩招研究生来应对就业难将是饮鸩止渴,使就业矛盾更加突出。

现在大学生就业难的问题,是由许多原因造成的,既有社会原因,也有历史原因。

请用数学建模的方法从以下几个侧面探讨大学生就业问题:(1)利用网上大学生就业统计数据建立大学生就业供需预测模型,利用所建模型对2012年就业形势进行预测;(2)分析影响大学生就业的主要因素,建立就业竞争力评价模型,利用所建模型评估你的竞争力;(3)利用定量分析的结果,给相关政府部门提出增加就业的建议以及你个人提高就业竞争力的打算。

二、基本假设与符号说明基本假设:1.假设政府在近几年内没有出台什么对大学生就业影响很大的政策和措施。

2.假设高校毕业生就业人数的变化率和社会的劳动力需求呈正相关。

3.假设高校毕业生就业人数的变化率和毕业生的综合素质呈正相关。

4.假设部分毕业生的自身主观原因影响了自身的就业。

5.假设相应的网络数据为真实的就业情况。

6.假设影响大学生就业的因素没有很大的变化。

7.国家经济的发展对大学生的需求在一定时期是稳定的。

符号说明:三、问题分析通过网上所给的数据我们可以看出,每年的毕业生人数都在不断的增加,而就业率呈上下波动的态势,造成这样的原因无非是由于就业市场对大学生的供过于求,供需平衡,供不应求三种态势形成。

影响大学生就业的因素有很多种,我们要找出最重要的几种因素来作为我们建立模型的条件四、模型的建立下表为2001年—2011年大学毕业生和就业情况表一问题一:通过表中所给数据我们可由Matlab和excel来求其分布图表二表三表四根据所给图示我们可以建立drN/dt=λR(t)N+αrN-μ(1-r)N=[λR(t)+(α+μ)r-μ]Nλ、α、μ均为比例系数,假设α+μ>0当N(t)为常数时,我们得到高校毕业生的就业满足一阶微分方程:dr/dt=(α+μ)r-[μ-λR(t)],且r(t0)=r0假设模型中R(t)=R是一个常数,则就业率为:r(t)=e(α+μ)t(r0-r c)+r c则 r c=(μ-λR)/(α+μ)为该模型的不稳定平衡解,所以当μ>λR时,有r c>0,这说明只要影响毕业生就业的因素较大(或社会对大学毕业生的需求量较小),就存在不稳定的毕业生就业率。

当μ→+∞时,有r c→1,这就表明,只要影响毕业生就业的因素非常大,就会出现不稳定的高就业率,由于有政府的宏观调控,所以不稳定的就业率是不可能的,所以在实际工作中应尽量避免。

当r c<r0时,有r(t)>r c,这就表明只要不稳定的就业率r c低于初始的就业率,那就有毕业生的就业率超过不稳定的就业率。

五、模型的求解对问题一:因为在实际调查中需求率是难以完整的统计出来的,所以我们就不考虑需求率,所以微分方程为: dr/dt=(α+μ)r-μ且r(t 0)=r 0 通过实际的调查数据求出α、μ设毕业生人数与就业率的数据如表五所示:表五则将dr/dt=(α+μ)r-μ进行差商近似处理得到 (r i+1-r i )/(t i+1-t i )= (α+μ)r i -μ 设α+μ=x ,μ=y 。

则方程可化为 y-r i x+(r i+1-r i )/(t i+1-t i )=0 记1111(,)n i ii i r ir r S x y y y x n t t +=+⎛⎫-=-+ ⎪-⎝⎭∑ 又因为00SxSy∂⎧=⎪∂⎪⎨∂⎪=∂⎪⎩ 所以()1111111111010n i i i i i i ni i i i i i i r r y r x n t t r r y r x r n t t ++=++++=+⎧⎛⎫--+=⎪ ⎪-⎪⎝⎭⎨⎛⎫-⎪-+⨯-= ⎪⎪-⎝⎭⎩∑∑把表一相应的数据代入此方程得到x=,y=,α=,μ=因此,全国普通高校的就业率微分方程的定量模型为dr/dt=+且r(2001)=将上述数据代入方程得到全国普通高校的不稳定就业率为r c=所以可以估计出下一年的就业率,因此,2012年全国普通高校毕业生就业率为:r(2012)=(12-1)所以,我们之2012年的就业形势非常严峻,就业率还不及50%。

对问题二:经过讨论和相关的数据结构显示出关于大学生就业的主要因素有:1.经济发展提供的就业需求与高等教育的扩招;2.教育模式与产业结构不相适应;3.企业需求与高校专业设置的滞后;4.就业指导与分配派遣中的某些障碍。

从社会原因分析有:1.政策、经济体制、劳动力市场(农民进城、下岗再就业)的变化、机遇;2.社会支持:家庭背景、学校名气、社会机构;3.信息支持系统。

从大学生自身原因分析有:1.知识技能:专业知识、基本技能、求职技巧;2.人格特征:兴趣、人格、能力;3.职业期望:预期收入、保留工资偏高;4.自我效能:精英意识问题;5.社会支持:心里层面的社会支持。

综上可建立模型2001年—2011年我国GDP分布图:表六就业薪水期望值表七大学生的择业观念表八通过以上的分析反推自身的就业竞争力,出去社会因素以外最主要考虑自身的因素因素自己所占的实际比重知识技能60%人格特征50%职业期望36%自我效能60%社会支持30%表九表十V=(S1+S2+S3+S4+S)/5=(60%+50%+36%+60%+30%)/5=%而%<50%由此可见我自身的就业竞争力很低都没有达到一半的就业竞争力,未来自己的就业形势并不乐观。

对问题三:根据定量分析结果显示,政府的政策在很大程度上对大学生的就业起着重要的作用,是影响大学生就业的主要社会因素之一,如政府很好的引导大学生就业那么必然要做出政策调整,我们可向有关政府提出的建议为:1.政策引导,鼓励毕业生到中小企业、偏远地区及基层单位就业。

目前,中小企业的发展,急需大量的人才,这是毕业生就业的主渠道之一。

另外,政府要积极为毕业生到偏远地区及基层单位工作创造条件:开辟常年性、规范化的渠道,并加强宣传引导工作;为到基层单位工作的毕业生提供一些优惠政策。

2.建立和完善就业信息网络系统,实现资源共享。

利用准确、高效、全面的收集、筛选、分析评估各类信息,实现供需双方的资源共享。

充分发挥网络在毕业生就业中的作用,各级政府、教育主管部门及各高校应抓紧就业信息网络建设,建立全国统一的需求信息库,提高毕业生就业工作的信息化水平和信息资源的利用率。

3.制定长期的中国大学生人才培养战略,以适应外部转型环境的急剧变化,增强对市场反应能力和大学生的竞争能力。

4.短期以扩大需求为政策重点,承认东部巨大的就业需求,户口管理和就业管制,缓解目前的就业压力,研究积极鼓励大学生到国家需要发展的地区和单位的国家政策,使大学生隐忧就业显性化。

5.完善大学生就业率统计指标和发布制度,从安排率到就业率,信息发布制度,排除摩擦性就业问题。

6.国家要建立积极的大学生就业吸纳政策,提高在职人员自然减员速度,消化大学生就业,政府的人力资源规划,科学的组织规模和人员需求,明确就业需求总量,研究职位需求,确定科学的需求系统,探索多样化的就业模式。

就个人而言:1.努力学习专业技能知识,提高自己专业的实际应用能力;2.加强自身对社会的实践,充分做好毕业就业准备;3.明确自己的就业定位,定制自己的目标,了解当前的社会需求;4.加强自己的综合素质,加强自己的交流能力和社会交际能力;5.扩大自己的知识面,增加就业的多方面选择。

六、模型的评价与推广模型的优点:1. 模型巧妙地将主观因素量化。

2. 正确运用了Matlab软件进行计算。

3. 正确运用数学建模层次分析法解决了问题。

4. 适用范围广,具有一定的创新性,对当前大学毕业生选择就业方向提供很大的帮助。

模型的缺点:1. 受各方面的限制,数据收集不够全面,结果有一定的误差;2. 忽略了次要因素的影响,预测可能会有一些误差。

模型的改进:若考虑更多的影响当先大学毕业生就业方向的因素,例如身体状况、性别、政治面貌等,在考虑到这些情况下,模型的建立会更加完整,得到的结果更符合实际、更合理。

模型的建立,没有更深一步的去研究,在第二问的模型中我们最主要采用图表的方式来证明我们的结果,但是很多的结果可从我们所得到的图表中的信息反映了当前大学生的就业情况和就业形势,所以,模型有很好的实用性。

七、参考文献[1]徐献红,加强职业生涯教育提升大学生就业能力,经济师,[2]赖新华,加强和改进高校就业指导工作的思考第,茂名学院学报,[3]杜生民,论职业生涯规划在大学生就业指导工作中的作用,成都电子机械高等专科学校学报,[4]寿纪麟主编《数学建模》西安交通大学出版社 1993/12。

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