高校毕业生就业率统计与分析模型的研究
高校毕业生就业状况调查研究
高校毕业生就业状况调查研究这是一项关于高校毕业生就业状况的调查研究。
通过对大量的数据和信息的搜集与分析,我们将探讨高校毕业生的就业现状以及就业市场的挑战与机遇。
本研究以客观分析为主,通过具体的数据和案例,为读者揭示毕业生就业过程中的突出问题,并提供一些建议和思考。
本调查研究的目的是帮助大家更好地了解高校毕业生就业状况,为相关机构和个人在就业决策上提供参考与指导。
一、高校毕业生就业现状在这一部分,我们将通过调查数据和相关研究结果,对当前高校毕业生的就业现状进行概述。
我们将关注以下几个方面的问题:1.1 就业率据统计,近几年来大部分高校毕业生的就业率呈现出不同程度的增长,但同时也存在一部分高校毕业生就业率不高的情况。
数据显示,高校毕业生就业率与学校的声誉、专业选择等因素密切相关。
1.2 就业结构高校毕业生的就业结构在传统行业与新兴行业之间存在差异。
传统行业如教育、医疗和银行等仍然是高校毕业生的首选,但新兴行业如互联网、金融和创业等也呈现出快速增长的趋势。
1.3 地域分布据调查数据显示,大城市和发达地区对高校毕业生的吸引力较大,很多毕业生会选择留在一线或二线城市寻找就业机会。
然而一些中小城市也呈现出对高校毕业生的需求增长,这为部分毕业生提供了新的就业选择。
二、高校毕业生就业面临的挑战2.1 就业压力现实就业市场的竞争激烈,高校毕业生面临较大的就业压力。
除了来自同行的竞争,高校毕业生还可能面临行业结构调整、经济形势不稳定等因素的影响。
2.2 专业与岗位不匹配在就业过程中,很多高校毕业生发现自己所学专业与实际工作岗位存在差距。
这种专业与岗位不匹配的问题既存在于传统行业,也存在于新兴行业,高校教育与实际用工需求之间的对接仍需加强。
2.3 缺乏实践经验毕业生往往面临缺乏实践经验的问题,这使得他们在求职过程中不具备足够的竞争力。
相关职业实践的机会和经验对于毕业生来说至关重要,高校应当加强培养学生的实践能力。
三、高校毕业生就业市场的机遇3.1 各类人才需求随着社会经济的发展,各行各业对高素质、专业技能和创新能力的人才需求不断增长。
毕业生就业情况调查及分析
毕业生就业情况调查及分析一、调查背景近年来,毕业生就业问题一直是社会关注的热点之一。
每年上百万的大学毕业生面临着就业的压力和挑战。
为了了解当前毕业生就业情况及其影响因素,我们进行了一项调查。
二、调查方法本次调查采用在线问卷的形式,共有1000名毕业生参与了调查。
主要涵盖了毕业生的求职经历、岗位匹配度、薪资待遇、职业发展意愿等方面,并对这些因素与毕业生个人情况、学历背景、专业特长等因素进行了分析。
三、调查结果1. 就业率调查结果显示,我们的样本中有90%的毕业生找到了和专业相关的工作,就业率较高,且相比于2019年的毕业生就业率有所提高。
2. 求职时间有近一半的毕业生在大学期间积极参加各种实习及校内活动并通过网络渠道赚取收入。
仅有10%的毕业生在毕业前没有任何联系或准备将要面临的就业问题。
具体就业时间分布如下:- 在毕业前找到工作:35%;- 1-3个月内找到工作:50%;- 3-6个月内找到工作:15%。
3. 匹配度分析毕业生在找工作时,最关心的就是岗位与自己专业是否匹配,是否能够发挥自己所学及特长。
然而,我们调查的结果显示,只有25%的毕业生感觉工作与专业非常相关,这是我们需要关注的问题之一。
4. 薪资待遇关于薪资待遇,从调查结果可以看到,刚开始工作的毕业生,薪资待遇相对较低,平均月薪为3500元左右。
随着工作经验的积累,薪资水平会逐渐提高。
然而考虑到物价和消费水平的不断上涨,很多毕业生表示月薪并不能满足他们的需求。
5. 职业发展意愿对于职业发展的未来,我们的调查结果可以看出,毕业生对于快速职业发展面临的困难有所认知,但并未影响其积极性。
其中约有60%的毕业生希望在公司内部快速晋升,也有相当比例的毕业生希望自己创业或者学习其他专业技能。
四、分析与建议1. 学历对就业的影响通过分析可知:在大厂企业中用人单位往工资待遇和综合素质方面进行雇佣,所以高学历人才更受欢迎,且很多工作与技能性特长、工作经验并无太大关联。
高校毕业生就业统计指标体系研究——就业率制度相关问题的分析与研究
规就业 。随着我罔商品经 济的发展和市场经济体制 的建立 , 多种
经济实体的迅猛发展 , 以及 “ 数 毕 业 生 由 国家 安 排 就 业 , 数 由 少 多
二 、 业 率 制 度 所 承 担 的 责 任 、 命 和 作 用 就 使
( ) 业 率 制 度提 升 了高校 的就 业 意识 , 动 了高校 就 业 工 一 就 推
学 毕 业 生 的 报 到率 。 随 着 高 等教 育进 入 大 众 化 发 展 阶段 , 业 生 就业 方 式 日趋 多 毕
要求高校主动面向社会 自主办学 , 迫使 高校 同市 场和竞争逐 步密
切相联 , 而不能超越外部社会行为环境而存在 。2 世 纪末 , O 就业 形势 日益严 峻 , 高校生源竞争压力 日趋 残酷。 就业 率制度 的实施 , 引发 了社会 各方的热切关 注 , 也深 深地触动 了高校 , 促使高校 提 升就业 意识 、 重视就业工作。同时 , 各高校纷纷采取措施 , 改革教
学习 、 国家和地方项 目就业 、 灵活就业( 自主创业 、 含 自由职业等 ) 的大学生总人数 ;待就业毕业 生人数 ” “ 指有就业愿望 , 但截至统 计时尚未实现就业 的大学 生人数 ;暂时不就业毕业生人数” “ 指暂 无就业愿望 、 拟继续学 习 、 身体健康原 因或其他 原因 已申请不参 加 本年度 就业 的大学生人数 。就业 率统计 截止 时间 为每年度的 9
月 1日和 1 2月 3 0日。
度问题的争议也 一直不断 。 因此 , 分析就业率制度的产 生 、 作用和 不足 , 将有助于进一步建立科学完善的就业率制 度。
一 计 划 经 济 时期 , 业 生 南政府 统 一分 配 、 遣 到 党 政 机 关 、 毕 派 国有 企 事 业 单 位 和 城镇 集 体 企 业 等 全 民所 有 制 单 位 , 部 实 现 正 全
高校毕业生就业率统计与分析模型的研究
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20 0 7年
第 2 期 9
高校毕业生就业率统计与分析模型的研究
张 稳 恰汗 ・ 合孜 尔 苗 刚 ( 新疆农 业大 学数理 学院 新疆 乌鲁木 齐 8 0 5 3 0 2)
O 引言 .
目前 , 内各 高 校虽 然 都拥 有 毕 业生 就 业 管理 系统 , 不 足 之 处都 国 但 是 以 网站 的形 式存 在 的 。 由 于毕 业生 就 业 率 的 高低 受诸 多 不 定 因素 的 系 数 矩 阵 为非 奇 异矩 阵 , 能解 出唯 一 一组 解 , 其解 就 是所 要 拟 合 函数 的 影 响 , 行统 计 和分 析 有 较 大的 难 度 , 以 目前 各 高 校 的毕 业 生 就业 管 系 数 。 进 所 理 系统 都没 有 涉及 到对 就 业信 息进 行 统 计 与分 析 。基 于这 一现 状 , 研 本 21 S .1 P算 法实 现 .J 究基 于 计算 机 技 术与 数 学相 结 合 的思 想 , 数学 模 型 进行 分 析验 证 . 对 从 由 ( 式 可知 , 求 出模 型 函数 的 系数 , 必 须 求 出 系数 矩 阵 的 值 。 2 ) 要 就 而探 索 一种 适合 毕 业生 就 业率 整 体统 计 分析 的数 学 模 型 决 定算 法 复杂 度 的 主要 JP程 序 段 为 : S
高校毕业生就业统计与分析
高校毕业生就业统计与分析近年来,随着高等教育的不断普及和高校毕业生数量的快速增长,毕业生就业问题备受社会关注。
本文将通过对高校毕业生就业情况的统计与分析,探讨当前形势下毕业生就业面临的挑战和可行的解决方法。
一、就业人数统计根据最近一年的数据统计,我国高校毕业生就业人数超过1000万人,其中本科毕业生占据绝大多数,而硕士和博士毕业生的数量也逐年递增。
由于高校毕业生数量庞大,就业市场竞争激烈,因此如何提供足够的就业机会成为摆在我们面前的一道难题。
二、就业率统计就业率是衡量高校毕业生就业情况的重要指标之一。
根据统计数据显示,目前我国高校毕业生总体就业率达到了90%以上,这一数据相对较高,对高校毕业生有一定的吸引力。
然而,尽管就业率较高,但是就业质量和职位匹配度仍然存在一定的问题,很多毕业生并未能就业到自己理想的行业或职位。
三、就业状况分析1. 就业岗位结构从就业岗位结构来看,大多数高校毕业生选择就业的领域主要涵盖教育、金融、互联网、制造业等,其中服务业和创新创业领域逐渐受到更多毕业生的青睐。
与此同时,一些传统行业的需求量有所减少,导致竞争更加激烈。
2. 地域分布差异根据就业地域的分布情况来看,一线城市拥有更多的就业机会和更高的薪资待遇,吸引了大量高校毕业生前往发展。
而二线城市和三线城市的就业形势相对较为严峻,就业机会有限。
四、就业问题分析1. 技能与就业需求不匹配许多高校毕业生在就业过程中面临技能与就业需求不匹配的问题。
高校教育过于理论化,与实际工作要求相差较大,使得毕业生在求职时缺乏实际操作经验或技能。
这种不匹配导致了毕业生找工作的难度增加。
2. 就业观念和心态问题一些高校毕业生对就业观念和心态存在一定的问题。
他们对就业岗位过于追求名利,过于重视薪资待遇,而忽视了职业发展前景和个人能力的提升。
这种过于功利化的就业观念对毕业生的职业发展带来了一定的困扰。
五、应对策略分析1. 加强实践教育与课程设置高校应该加强实践教育与课程设置,使得毕业生能够更好地掌握实际工作所需的技能和知识。
高校毕业生就业大数据分析研究
高校毕业生就业大数据分析研究近年来,高校毕业生就业难题越来越突出,成为社会关注的热点话题,也成为高校教育问题突显的一个缩影。
高校毕业生和就业市场之间的“供应”和“需求”之间的不平衡,导致了许多毕业生难以融入社会和就业市场。
解决这个问题需要对高校毕业生就业市场大数据进行深入研究和分析。
首先,我们需要了解高校毕业生就业市场的现状。
在中国发达的城市,由于就业市场的“供求”关系不平衡,毕业生需要考虑的问题很多,其中最主要的问题是:工资的水平、就业形式、个人能力与身价、职业选择等。
另一方面,高校毕业生就业率也是非常低的。
在一些人口密集的城市,这种现象尤为突出。
这是由于就业市场的增长速度快速,而大多数毕业生却面临着与理想工作岗位无法匹配的问题。
此外,大多数毕业生都不具备相关的工作经验和应该具有的业务技能。
这些缺陷不仅仅影响了毕业生的就业前景,同时也制约了毕业生在职场中的成长与发展。
其次,借助大数据技术进行毕业生就业市场数据的收集和分析,成了解决这一问题的关键所在。
高校毕业生就业市场分析的核心是数据来源和数据分析方式。
数据来源可包含就业信息发布网站、猎头领域、就业指导服务等企业和机构,还包括国家教育部等政府机构发布的毕业生管理信息中心。
数据分析方式包括回归分析、统计分析等方法。
借助人工智能技术和机器学习,将这些数据进行综合分析,得出毕业生就业市场的细节信息,包括所在城市的岗位数量、收入水平、职业发展路线等,这样就可以使毕业生有针对性地做好就业准备和规划。
最后,应该着力解决根本问题,从激励机制和教育体系入手。
高校可以创造更优秀的教学环境和更通畅的人才培养途径,例如优化课程设置、引入实践课程、大大丰富学生的实习机会等。
政府可以提供更加完善的社会保障制度和更优化的税收政策,降低企业对毕业生的招聘成本等。
同时,企业也应该积极地参与到毕业生就业市场的拓展和解决问题中,发扬企业社会责任理念,鼓励扶持毕业生创业,为就业市场建立更加完善的体系。
高校毕业生就业质量的评价指标与方法研究
高校毕业生就业质量的评价指标与方法研究高校毕业生就业质量一直是教育界与社会关注的焦点之一。
如何准确评价毕业生的就业质量,为学生提供科学合理的就业指导和服务,对促进高校毕业生就业工作的改进具有重要意义。
本文将探讨高校毕业生就业质量的评价指标与方法,以期为相关研究和实践提供参考。
一、评价指标的选择1. 就业率就业率是评估高校毕业生就业质量的重要指标之一。
高校毕业生就业率的高低反映了毕业生的就业能力和就业市场的需求情况。
高校毕业生就业率的计算公式为:就业率 = 就业人数 / 毕业生总数 × 100%2. 就业与专业对口率就业与专业对口率是衡量高校毕业生就业质量的关键指标之一。
该指标反映了毕业生所就业的工作与其所学专业是否相符,从而证明毕业生所受教育的实用性和适应性。
就业与专业对口率的计算公式为:就业与专业对口率 = 就业与专业对口的毕业生人数 / 毕业生总数 ×100%3. 薪资水平薪资水平是评价高校毕业生就业质量的重要指标之一。
通过对毕业生的平均薪资进行评价可以了解毕业生在就业市场中的竞争力以及所学专业的市场价值。
薪资水平的计算可以根据毕业生的月薪或年薪进行统计分析。
4. 就业满意度就业满意度是评价高校毕业生就业质量的综合指标之一。
毕业生的就业满意度反映了他们对就业情况的满意程度,包括工作环境、薪资待遇、发展空间等方面。
可以通过问卷调查或面试等方式获取就业满意度数据。
二、评价方法的选择1. 统计分析法统计分析法是研究高校毕业生就业质量评价的常用方法之一。
通过收集毕业生的相关数据,如就业率、就业与专业对口率、薪资水平等,进行数据处理和统计分析,获取相关指标的数值并进行比较和推理,从而评价毕业生的就业质量。
2. 问卷调查法问卷调查法是评价高校毕业生就业质量的常见方法之一。
通过编制调查问卷,涵盖毕业生的就业情况、薪资待遇、就业满意度等内容,对毕业生进行调查并收集相关数据,再对数据进行分析和解读,从而评价毕业生的就业质量。
高校毕业生就业统计分析的现状及对策研究
高校毕业生就业统计分析的现状及对策研究随着经济的发展,高校毕业生就业问题越来越受到各界的关注。
高校毕业生就业数据对于监测高校教育质量、了解企业用人需求和制定国家就业政策都有着重要的作用。
在当前的环境下,高校毕业生就业数据的统计、分析和应用已经成为高校、政府和社会关注的热点话题之一。
一、高校毕业生就业统计方法高校毕业生就业统计方法主要包括:学信网调查、高校自我调查、学生调查、年度记账式等多种方法,其中以学信网调查和高校自我调查为主要方法。
学信网调查是通过国家教育部学生信息数据中心收集相关数据,生成高校学生电子档案,包括学生的姓名、身份证号、学籍、毕业时间及专业等。
高校自我调查是学校内部为了解毕业生的就业情况,通过问卷和面对面访谈等方式进行调查。
学生调查是毕业生自己对自己的就业情况进行问卷和面对面访谈等方式查看了解。
年度记账式是根据每年高校毕业生的就业收入、就业类型等进行记账式的统计。
二、高校毕业生就业数据现状1、数据质量不高经验证明,现在的就业数据质量存在很多问题,如统计数据比例不准确、统计方法参差不齐、数据来源的广泛性不够等。
这些都会对数据的质量造成一定的影响。
2、数据缺失现象严重由于部分高校或学生没有制定有效的统计方法,导致数据缺失现象十分严重。
数据缺失将人为干扰就业数量的准确性,造成对社会就业的不正确了解和误判。
3、就业数据信息的稀缺性虽然有部分高校开展了自我调查,但其覆盖面不足,数据信息泛泛,反映不够全面。
此外,随着互联网和信息技术的发展,大部分高校并没有真正掌握大数据模型及科学管理等技术和方法。
4、分析方法单一高校毕业生就业数据的分析方法趋于单一。
例如,将各高校毕业生的就业率作为唯一的衡量指标。
此外,还存在一些方法和技术上的不足,例如缺乏快速数据处理的技术手段等。
三、对策研究1、加强数据质量掌控数据质量问题制约了大数据的底层基础。
为了提高数据质量,在数据收集、处理、管理等环节中,应严格按照规范进行,使用合适的统计方法和统计技术,在严格控制数据质量的基础上,推动数据的深入挖掘和应用开发。
高校毕业生就业问题的研究与分析
高校毕业生就业问题的研究与分析自改革开放以来,我国高等教育事业飞速发展。
随着高校的扩大化、普及化,就业压力逐渐加大,高校毕业生也成为就业市场中的一大劳动力。
然而,面对现实,高校毕业生就业困境依然存在。
本文将就此问题展开研究与分析。
一、高校毕业生就业现状1. 就业率不高从2019年起,我国高校毕业生数量已经接近900万。
根据国家统计局的数据,2019年我国高校毕业生就业率为85.6%,但是根据调查结果显示,仅约1/3的毕业生能够进入令自己满意的就业领域。
其中,文科毕业生就业难度相比理科毕业生更大。
2. 工资待遇低据调查,2020年我国本科毕业生的平均月薪为5406元,硕士研究生的平均月薪为6758元,博士研究生的平均月薪则无明显变化。
可见,高学历的毕业生并不比低学历的毕业生获得更高的薪资待遇。
另外,很多毕业生在入职时也会遇到“低薪陷阱”,自己的工资往往比招聘公告上标注的薪资水平低不少。
这一现象也成为新毕业生就业市场的“特色”。
3. 就业期望差高校毕业生往往有较高的就业期望,他们希望能够找到一份与自己专业和兴趣相关的工作,但实际上,他们最初的职业选择往往不太符合自身条件。
而且随着就业时间的延长,许多毕业生的就业期望逐渐降低,不希望一开始的工作太过挑剔,能够进入工作领域是最大的期望。
二、高校毕业生就业困境与原因1. 经济压力高校毕业生由于求学时间长,没有机会赚钱,加上家长的压力,使得毕业生对经济状况的担心变得越来越重。
这种情况下,毕业生往往会选择进入较为保守的行业,从而失去了自己的兴趣和激情。
2. 态度和心态许多毕业生毕业时就抱怨就业困难,对就业保持着悲观的态度。
然而,毕业生在进行求职前往往会过分狂热,只花时间制作求职材料,缺乏对招聘的了解和了解自身就业状况的分析。
3. 规划能力许多毕业生在求职过程中缺乏条理性和规划性,对自己要求过高,放弃应对自己擅长的职业领域,缺乏工作经验和专业技能等不足,无法达到自己要求的职业和薪资水平,进而陷入就业困境。
高校毕业生就业状况的调查与分析
高校毕业生就业状况的调查与分析一、研究背景近年来,高校毕业生就业问题逐渐引起社会的关注。
随着大学本科生毕业人数的不断增加,就业竞争也日益激烈,许多毕业生面临着工作难、待遇低等问题。
因此,深入了解高校毕业生就业状况,探讨解决问题的途径和方法变得至关重要。
二、调查设计本次调查采用问卷调查的方法,目标群体为在校的大学本科生,以及已经毕业的本科生和研究生。
问卷内容包括毕业生个人信息、就业情况及其对就业市场的看法等多个方面,旨在全面了解高校毕业生的就业状态和现状。
三、调查结果统计与分析1.就业率本次调查共有1000人参与,其中已毕业的本科生占45%,研究生占25%,在校本科生占30%。
调查结果显示,总体的毕业生就业率为80%,其中男生的就业率为85%,女生的就业率为75%。
而硕士研究生的就业率更高,达到了90%。
2.就业行业和工作性质毕业生的就业行业以服务业、教育、医疗卫生为主,其中服务业占比最高,达到了40%。
其次是教育和医疗卫生,分别占25%和20%。
此外,近年来互联网行业的兴起也对毕业生的就业带来了新的机遇,调查结果显示,有15%的毕业生选择去互联网公司工作。
就工作性质而言,毕业生普遍选择稳定的工作,有70%的毕业生选择了正式工作,而剩下的30%则选择了兼职或合同工作。
3.毕业生的薪资状况调查结果显示,毕业生的薪资状况普遍较低,有超过50%的毕业生的月薪低于5000元。
其中,教育和医疗卫生行业的毕业生薪资相对较低,而互联网行业的毕业生平均薪资最高,为8000元。
4.毕业生对就业市场的看法调查显示,大部分毕业生认为就业市场较为困难,有70%的毕业生认为找工作比较难,而只有30%的毕业生觉得就业市场比较容易。
对于为什么难找工作,毕业生们认为主要是由于岗位对学历和经验的要求太高,有60%的毕业生这么认为。
同时,有超过60%的毕业生认为就业难度与自己的专业有关,而另外40%的毕业生则认为与他们的个人能力和技能不足有关。
高校毕业生就业情况调查与分析
高校毕业生就业情况调查与分析随着高等教育的普及和社会竞争的加剧,高校毕业生就业问题备受关注。
本文将对高校毕业生就业情况进行调查与分析,探讨其就业现状、就业困境及解决途径,为毕业生就业提供参考和建议。
一、就业现状调查根据最新的调查数据显示,当前高校毕业生就业形势整体向好。
大部分高校毕业生能够在毕业后的一年内找到稳定的工作,就业率呈现逐年上升的趋势。
其中,理工科类专业的就业率相对较高,而文史类专业的就业率稍显不足。
另外,受到疫情等因素的影响,部分行业的就业形势有所波动,需要毕业生做好应对准备。
二、就业困境分析尽管整体就业形势向好,但仍有一部分高校毕业生面临就业困境。
主要表现在以下几个方面:1. 就业观念不合理:部分毕业生对就业观念存在偏差,只追求高薪职位或知名企业,而忽视了基础岗位和中小企业的机会,导致就业难度增加。
2. 缺乏实践经验:一些毕业生在校期间只注重理论学习,缺乏实践经验和实际操作能力,使得在求职过程中处于劣势地位。
3. 就业信息不对称:部分毕业生对就业市场了解不足,对行业发展趋势和用人需求缺乏清晰认识,导致选择岗位不当或错失良机。
4. 就业技能匹配不足:部分毕业生的专业技能与市场需求不匹配,缺乏特色和竞争力,难以获得用人单位青睐。
三、解决途径建议针对高校毕业生就业困境,提出以下解决途径建议:1. 调整就业观念:毕业生应树立正确的就业观念,根据自身情况和市场需求,合理选择就业方向,不要盲目追求。
2. 提升实践能力:在校期间积极参加实习、社会实践等活动,提升实践经验和操作能力,增加就业竞争力。
3. 多渠道获取信息:毕业生应多途径获取就业信息,关注行业动态和用人需求,及时调整求职策略,提高就业成功率。
4. 提升就业技能:毕业生可通过培训、证书考试等方式,提升专业技能和综合素质,增加市场竞争力,更好地适应就业市场需求。
综上所述,高校毕业生就业是一个复杂而又关键的问题,需要毕业生本人、高校及社会多方共同努力。
毕业生就业率预测模型研究的开题报告
毕业生就业率预测模型研究的开题报告一、选题背景和意义就业是老百姓生活的重要方面,关系到整个社会的稳定和发展。
而毕业生就业,更是一个政治性的问题,是一个高度关注的话题。
2019年,全国高校毕业生达到874万人,同比增加21.7万人。
其中,不少大学毕业生存在着就业难的问题。
对于如何提高毕业生的就业率,社会各界一直在探索和研究。
因此,开展毕业生就业率预测模型研究,对于有针对性地加强毕业生就业指导,提高毕业生就业率,具有现实意义。
二、研究内容及方法本论文旨在构建针对毕业生就业率进行预测的模型,并通过数据分析方法及其他计算机辅助方法,对毕业生就业率进行分析预测。
具体的研究内容包括:1. 基于历史数据的毕业生就业率分析。
2. 毕业生就业影响因素研究:通过分析毕业生就业的影响因素,得到影响毕业生就业的主要因素。
3. 就业率预测模型构建:选取合适数量的毕业生就业影响因素指标,针对毕业生就业率建立预测模型。
4. 利用R、Excel等数据统计软件,对就业率预测模型进行验证和优化调整。
三、研究目标及意义本研究旨在通过数据分析方法,建立毕业生就业率预测模型,可以很好地实现毕业生就业率预测,为毕业生的职业规划提供可靠的指导,帮助毕业生减少就业难的问题,并且为教育部门和政府决策部门提供决策分析,以引导和改善整个社会的职业教育和人才培养。
四、研究难点及解决方式目前,对于毕业生就业率预测模型研究,存在以下难点:1. 数据获取和筛选:如何获取可靠的毕业生就业数据,以及如何对数据进行筛选和处理,是值得关注的问题。
2. 影响因素的研究:影响毕业生就业率的因素非常复杂,包括人口结构、经济发展、社会保障等。
如何确定影响毕业生就业率的主要因素,进而选取合适数量的影响因素指标,是值得探究的问题。
3. 模型的选择和优化:如何根据选取的影响因素指标,建立最优的预测模型,并通过数据检验和拟合,确定预测准确度和相关性,进而优化和调整模型。
对于这些难点,我们可以利用SPSS、Excel等数据分析工具,对数据进行预处理和筛选,针对毕业生影响就业的因素,通过协同过滤、Logistic回归等方法,建立毕业生就业率预测模型,从而达到最优模型的目的。
高校毕业生就业状况调查与分析
高校毕业生就业状况调查与分析近年来,高校毕业生就业问题一直备受关注。
随着中国高等教育的迅速发展,越来越多的大学毕业生涌入人才市场,使得就业形势面临诸多挑战。
本文将对高校毕业生就业状况进行调查与分析,以期为相关政策的制定提供参考。
一、毕业生就业率统计高校毕业生就业率是衡量毕业生就业情况的重要指标之一。
根据我们的调查数据显示,近年来高校毕业生就业率逐渐上升。
其中,2019年高校毕业生就业率达到85%,较2018年的82%有所提升。
从专业角度看,工科类专业的就业率相对较高,这主要得益于工业发展对人才的需求。
而文科类专业的就业率相对较低,这可能与相关行业竞争激烈以及用人单位对文科类专业的就业需求偏低有关。
二、就业行业分布高校毕业生就业行业分布也是一个重要的观察指标。
根据我们的调查数据,信息技术、金融服务、制造业和教育行业是高校毕业生就业的主要选择。
其中,信息技术行业的就业数量最多,其次是金融服务和制造业。
与此同时,新兴行业如互联网、电子商务等也成为高校毕业生就业的热门领域。
这些行业的高速发展为毕业生提供了更多的就业机会,同时也对其技能要求提出了更高的要求。
三、就业困境与原因分析虽然高校毕业生就业率有所提升,但依然存在一些就业困境。
其中,以下几个方面是造成这种困境的主要原因。
首先,由于大学本科毕业生数量的快速增长,供需严重不匹配,导致竞争激烈。
很多用人单位更倾向于招聘有工作经验的应届毕业生或者研究生,这给本科毕业生带来了较大的压力。
其次,部分高校专业设置滞后,导致毕业生的专业技能无法满足市场需求。
此外,有些地区的经济发展相对滞后,就业机会有限,造成毕业生就业压力增加。
最后,招聘信息不对称也是造成毕业生就业困境的原因之一。
很多用人单位未能将招聘信息同步分享给毕业生,或者招聘要求过高,使得毕业生难以获得合适的工作机会。
四、解决方案与建议为改善高校毕业生的就业状况,我们提出以下几点建议。
首先,高校应加强与用人单位的沟通,了解市场对人才的需求,及时调整专业设置,提高毕业生的专业技能水平,增强毕业生的竞争力。
高校大数据对毕业生就业情况的预测建模研究
高校大数据对毕业生就业情况的预测建模研究随着社会的进步和科技的发展,大数据已经成为信息时代的核心资源之一。
大数据的应用不仅可以帮助企业做出更明智的商业决策,还可以在许多领域中提供有益的信息和见解。
其中之一就是对高校毕业生就业情况进行预测和建模研究。
高校毕业生就业一直是社会关注的焦点,尤其是在当前就业形势不容乐观的情况下。
通过对大数据的分析和建模,我们可以更准确地预测毕业生的就业情况,并为他们提供有针对性的指导和支持。
首先,高校大数据可以通过分析毕业生的学历背景、专业领域、学习成绩等信息来预测其就业情况。
通过收集和整理历年来的学籍数据,我们可以了解毕业生的学历分布情况,进一步分析不同学历层次的就业状况。
同时,结合专业领域的信息,我们可以预测某些专业领域的就业形势,进而为学生提供有价值的培养方向和建议。
其次,高校大数据还可以通过分析毕业生的实习和就业经历来预测其就业情况。
通过收集毕业生的实习经历及就业岗位信息,我们可以了解毕业生在校期间的实习情况以及毕业后的就业方向,从中找出一些规律和趋势,并预测毕业生在某种特定背景下的就业可能性。
这将有助于毕业生更好地规划自己的职业发展,并提供有针对性的就业指导。
另外,高校大数据还可以通过与企业和社会就业市场的数据进行关联分析,进一步细化对毕业生就业情况的预测建模。
通过收集企业的招聘信息、行业就业趋势、人才需求等数据,将其与高校毕业生的相关信息进行对比和分析,可以更好地了解毕业生的就业现状以及未来的发展方向。
这种关联分析可以帮助学校和学生更好地适应就业市场的需求,提前做好人才培养和职业规划。
最后,高校大数据对毕业生就业情况的预测建模还可以通过机器学习和人工智能技术来实现。
通过对大量历史数据的训练和分析,机器学习模型可以预测毕业生的就业可能性和途径,并提供个性化的就业建议。
这种智能化的预测建模系统可以不断地更新和优化,提高预测的准确性和实用性,为毕业生提供更有针对性的就业指导和支持。
高校毕业生就业状况调查研究
高校毕业生就业状况调查研究随着高等教育的普及,越来越多的学生走上了大学校园,迎接着他们的是毕业后的就业挑战。
毕业后能否找到一份称心如意的工作,成为了很多大学生最为关心的问题之一。
近年来,高校毕业生就业状况成为了一个备受关注的社会问题。
本文将对高校毕业生就业状况进行调查研究。
乐观心态不同于现实在调查中,我们发现大部分高校毕业生对自己找工作的前景非常乐观。
其中,超过七成的大学生对自己能够找到好工作充满信心;而另有15%的大学生认为自己的前景会普通,不过也不会太差。
这表明大部分高校毕业生具有积极的就业心态。
然而,与学生的乐观心态不同的是,实际上他们面临的就业形势比较严峻。
数据显示,当前高校毕业生就业率并不高。
其中,专科生和本科生的就业率分别为69.3%和75.5%,研究生的就业率为80.8%。
这些数字告诉我们,大学毕业生只有约三分之一的人能够找到一份合适的工作,远远低于他们的期望。
就业压力令毕业生饱受煎熬对于很多毕业生来说,就业的压力非常大。
在调查中,我们发现,超过七成的学生面临着较大的就业压力。
其中,有三分之一以上的学生面临的压力“非常大”。
一些学生甚至感到毕业后的未来一片黑暗。
就业难题着重探讨为什么很多精英大学生面对就业难题,仍然贴着大学标签坚守到事业起步的时刻?这是许多人最为关心的问题。
首先,就业市场的供需状况不对称,有高学历和优秀品质的学生过多。
同时,应聘人数的增加,也让用人单位挑选和比较变得更加苛刻。
其次,很多人对工作的期望较高,期待在行业中占据一个优越的地位,然而真实的就业市场却并未如此宽裕。
此外,雇主们期望能够获得员工较长时间的服务,而不是说彼此试用几个月后就分手。
毕业生常常无法满足这种要求。
就业指导身份重要,过程必不可少分析以上问题,我们发现就业观念和就业能力是导致高校毕业生就业问题的主要原因。
有很多毕业生在找工作时会遇到种种问题,例如找不到对口工作,工资待遇不理想等等。
因此他们需要得到相关的就业指导和帮助。
高校毕业生就业情况调查与分析
汇报人:XX
目录
01 高校毕业生就业现状 02 高校毕业生就业影响因素 03 高校毕业生就业问题与挑战 04 高校毕业生就业政策与措施 05 高校毕业生就业前景展望
高校毕业生就业现状
就业率及分布情况
就业率:近年来高校毕业生就业率持续下降 分布情况:毕业生就业主要集中在一线城市和东部沿海地区 专业分布:不同专业的就业率差异较大,部分专业就业率较低 性别分布:男性毕业生就业率略高于女性毕业生
学历层次越高,就业机会越多
学历层次越高,就业质量越好
学历层次越高,就业稳定性越高
学历层次越高,就业满意度越高
专业设置对就业的影响
专业选择:热门专业与冷 门专业的就业差异
专业对口:专业与就业岗 位的匹配程度
专业能力:专业知识和技 能的掌握程度
专业发展:专业的发展趋 势和就业前景
教学质量对就业的影响
调整就业 心态:树 立正确的 就业观念, 积极面对 就业压力
加强就业指 导:学校应 提供就业指 导服务,帮 助学生了解 就业形势, 提高就业竞 争力
加强高校毕业生创业支持的建议
政府出台相关政 策,鼓励高校毕 业生创业
高校设立创业基 金,支持毕业生 创业项目
建立创业孵化器 ,为毕业生提供 创业指导和资源
添加标题
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添加标题
添加标题
综合素质对就业的影响:影响毕业 生的就业竞争力,影响毕业生的就 业选择和就业质量
综合素质对就业的影响:有助于毕 业生更好地适应社会和企业的需求, 提高就业成功率和就业满意度。
高校毕业生就业问题与挑战
就业竞争激烈
高校毕业生数量 逐年增加,就业 市场供大于求
企业招聘门槛提 高,对毕业生的 要求更加严格
毕业生就业情况调查与发展对策研究
毕业生就业情况调查与发展对策研究随着社会的发展和人才竞争的加剧,毕业生就业问题已成为社会关注的焦点。
本文通过对毕业生就业情况的调查研究,并提出了一些可行的发展对策,旨在帮助大学生更好地应对就业挑战,实现自身的发展目标。
一、毕业生就业情况调查毕业生就业情况调查是了解毕业生就业状况及其影响因素的重要方式。
本研究采用问卷调查的方法,对2019-2020年度的大学毕业生进行了调查。
以下是对调查结果的总结和分析。
1.就业率和去向分析调查发现,大学毕业生的就业率呈逐年上升的趋势。
2019-2020年度的调查数据显示,毕业生的整体就业率为84%,较去年上涨了2%。
此外,职业学院和技术学院的毕业生就业率高于普通本科和硕士研究生。
大多数毕业生选择就业,约占就业大军的80%,而剩下的20%选择继续深造或创业。
2.就业困难因素分析调查结果显示,毕业生在求职过程中主要面临以下问题:经验不足、行业需求不匹配、就业岗位缺乏以及薪酬不达预期。
特别是对于某些新兴行业和高技术领域,雇主对专业技能和实践经验要求较高。
此外,地区发展不平衡也导致一些就业不景气地区的毕业生面临较大的就业压力。
二、毕业生就业发展对策研究根据对就业调查结果的分析,提出了以下可行的发展对策,旨在提升大学毕业生的就业竞争力和就业质量。
1.加强职业教育和实践经验培养学校应加强对学生的职业教育,培养学生的实际操作能力和就业所需的专业技能。
通过提供实习、实训、实践项目等机会,学生可提前接触和适应实际工作环境,提升自身的竞争力。
此外,学校还应与企业合作,建立实践基地,为学生提供更多实践机会和职业培训。
2.拓宽就业渠道和提供就业信息学校和就业服务机构应加强与企业之间的联系,拓宽毕业生的就业渠道。
通过组织校园招聘会、校企合作等方式,提供更多就业机会。
同时,提供就业市场的信息和指导,帮助毕业生了解就业岗位需求和薪酬水平,提前制定就业规划。
3.鼓励创业和支持创业教育针对一部分毕业生选择创业的需求,学校应加强创业教育和创业扶持政策。
高校毕业生就业状况调查及分析
高校毕业生就业状况调查及分析随着高等教育的普及和社会竞争的加剧,高校毕业生就业问题一直备受关注。
本文将对当前高校毕业生就业状况进行调查及分析,探讨其就业面临的挑战和发展趋势。
一、就业形势概况近年来,随着我国经济结构不断优化升级,劳动力需求也在不断变化。
高校毕业生作为新生力量,其就业形势受到广泛关注。
根据调查数据显示,高校毕业生整体就业率呈现逐年上升的趋势,但就业质量和匹配度仍存在一定问题。
一方面,一些高校毕业生在就业过程中面临着就业岗位与专业不匹配、薪资待遇不高等问题;另一方面,一些高校毕业生在就业过程中也表现出了较强的适应能力和创新意识,获得了较好的就业机会。
二、就业状况调查1. 就业率调查根据最新数据显示,我国高校毕业生整体就业率已经超过90%,其中本科生就业率最高,研究生次之,专科生相对较低。
就业率的提升主要得益于国家政策的支持和高校就业指导工作的加强。
但就业率的提升并不代表就业质量的提高,一些高校毕业生在就业后面临着工作内容单一、发展空间有限等问题。
2. 就业岗位调查调查显示,高校毕业生主要选择的就业岗位集中在互联网、金融、教育、医疗等行业。
随着信息技术的快速发展,互联网行业成为高校毕业生就业的热门选择,但也面临着激烈的竞争和工作压力。
金融、教育、医疗等行业对高素质人才的需求也在不断增加,为高校毕业生提供了更多的就业机会。
3. 薪资待遇调查就业薪资一直是高校毕业生关注的焦点之一。
调查显示,高校毕业生的薪资待遇整体呈现上升趋势,但不同专业、不同行业的薪资水平存在较大差异。
一些热门专业如计算机科学、金融等的毕业生薪资较高,而一些非热门专业的毕业生薪资相对较低。
此外,一些地区的薪资水平也存在较大差异,一线城市的薪资水平普遍高于二线城市和三线城市。
三、就业问题分析1. 就业压力大随着高校毕业生规模的不断扩大,就业市场供需矛盾日益突出,高校毕业生面临着越来越大的就业压力。
一些毕业生在就业过程中面临着找不到合适工作、薪资待遇低等问题,导致就业压力增加。
高校毕业生就业形势研究报告
毕业生就业率及变化情况
2023年高校毕业生就业率: 88.5%
毕业生就业率变化趋势:逐 年下降
2022年高校毕业生就业率: 90.6%
就业率下降的原因:经济下 行、企业缩招等
毕业生就业行业分布情况
教育行业:高校毕业生就业的主要领域之一,涵盖了中小学、大学等教育机构。 信息技术行业:随着互联网和科技的发展,高校毕业生在信息技术领域的就业机会不断增加。 金融行业:金融行业一直是高校毕业生就业的重要领域,涵盖了银行、证券、保险等领域。 制造业:随着中国制造业的转型升级,制造业对高校毕业生的需求也在逐渐增加。
社会需求对毕业生就业前景的影响
经济发展趋势对毕业生就业的 影响
行业需求对毕业生就业的影响
政策支持对毕业生就业的影响
企业招聘对毕业生就业的影响
感谢观看
高校毕业生创业现状:缺乏资金、经验、技能和资源 创业扶持政策:提供创业培训、资金支持、税收优惠等 鼓励毕业生自主创业:培养创业意识、提供创业指导和实践机会 成功案例:介绍一些高校毕业生自主创业的成功经验和启示
高校毕业生就业 前景展望
章节副标题
经济形势对毕业生就业前景的影响
经济增长速度:经济增长放缓或过快可能导致毕业生就业困难或机会增加 产业结构调整:新兴产业的崛起和传统产业的衰退对毕业生就业产生不同影响 政策环境:政府对毕业生就业的政策扶持和限制对就业前景产生影响 国际经济形势:全球经济形势的变化对毕业生就业产生影响
科技创新:随着科技创新的不断发展,对高校毕业生的需求也在不断变化, 需要毕业生不断更新自己的知识和技能。
高校教育改革对毕业生就业前景的影响
高校教育改革对毕业生就业前景 的影响
高校教育改革对毕业生就业竞争 力的影响
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应使
m
$ Q( a, b) = ρ( xj ) [ f( xj - beaxj ) ] 2 j=0
最小, 对(5)式两边取对数:
lny( x) =lnb+ax(6)
通过(6)式就可间接的求出 a, b 的值, 近而拟合出曲线方程。
2.2.1 JSP 算法实现
主要体现该模型的算法复杂度的主要 JSP 程序段为:
1
n- 2
( Yi - Y* i ) 2
i=1
(4)
其中Y* i , 是通过模型拟合出来的函数曲线。 2.1.3 实例检验
采用二次多项式进行模型检验, 使用二次多项式拟合时 Φ=span
{1, x, x2}, 自变量 x 代表年份, 因变量 f 代表每年的就业率, 用矩阵表示
为
&-( 1, 1)
( 1, x)
表 1 毕业生就业数据 Ta b.1 Gra dua te s e mployme nt da ta
序号
1
年份 2000
就业率 0.960
2 2001 0.950
3 2002 0.948
4 2003 0.943
5 2004 0.848
6 2005 0.808
7 2006 0.889
以表 1 提供的就业数据为依据, 以下将从多项式回归、指数曲线拟 合、正交多项式曲线拟合三个数学模型对就业数据进行统计和分析。
*
**=
--(
-
f,
φ1 )
* *M *- * -
*
*- * -
*
’’(
(
φn ,
φ0 )
( φn , φ1 )
∧
( φn , φn )
a **--
+( n
** +
--(
(
f,
φn )
** +
n
n
! ! 其中, ( φi, φk) = ρ( xj ) φi( xj ) φk( xj ) , ( f, φk) = ρ( xj ) f( xj ) φk( xj ) , 若
for(int i=k;i<n;i++)
{ for(int j=k;j<n;j++)
{ double f=Math.abs(s[i][j]); //f 存储矩阵中绝对值最大的
元素的绝对值
if (f>fMax)
{ fMax=f;
is[k]=i; //存储绝对值最大元素的行下标
js[k]=j; } } } } //存储绝对值最大元素的列下标
科技信息
○高校讲台○
SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION
2007 年 第 29 期
高校毕业生就业率统计与分析模型的研究
张 稳 恰汗·合孜尔 苗 刚 ( 新疆农业大学数理学院 新疆 乌鲁木齐 830052)
【摘 要】本研究采用 JSP 技术, 对多项式回归、指数曲线拟合及正交多项式曲线拟合三种数学模型的算法复杂度、绝对平均误差、误差方 差进行研究分析, 从而探索一种适合于高校毕业生就业率统计与分析的数学模型。
for(int i=0;i<n;i++) //n 表示循环次数
{ for(int j=0;j<n;j++)
for(int k=0;k<n;k++)
s[i][j]+=(xx[i][k])*(yy[k][j]); } //s[i][j]存储矩阵的积
for(int k=0;k<n;k++)
{ double fMax=0.0; //存储最大值
根据算法程序可知, 该算法的时间复杂度为 0( n3) ,空间复杂度为 0
( n2) 。
2.1.2 误差分析
为了便于对数学模型的误差进行分析, 本研究采用绝对平均误差
和误差方差, 来对模型进行准确度的分析。绝对平均误差与误差方差如
下所示:
n
! ei=(
Y* i - Yi ) n
(3)
i=1
n
! 2
σ=
2.2 指数模型
鉴于往年就业率变化趋势,我们采用指数模型进行曲线拟合。对于
给定的 n 年就业数据(x1,y1),(x2,y2),∧,(xn,yn) , 采用指数模型进行曲线拟合, 模型为:
ym(x)=beaxm , ( m<n)
(5)
a, b 为待求函数系数, 对于给定的数据, 采用最小二乘法来确定 a, b
$ ak+1 =
( xpk , pk ) ( pk , pk )
=j
ρ( xj ) xj pk ( xj )
0.引言
目前, 国内各高校虽然都拥有毕业生就业管理系统, 但不足之处都 是以网站的形式存在的。由于毕业生就业率的高低受诸多不定因素的 影响, 进行统计和分析有较大的难度, 所以目前各高校的毕业生就业管 理系统都没有涉及到对就业信息进行统计与分析。基于这一现状, 本研 究基于计算机技术与数学相结合的思想, 对数学模型进行分析验证, 从 而探索一种适合毕业生就业率整体统计分析的数学模型。
0.001012x2, 根据方程可以得到每年的估计就业率, 分析情况如表 2 所
示:
表 2 二次多项式回归误差分析
Ta b.2 S e cond polynomia l re gre s s ion a na lys is of e rror
序列号
1
2
3
4
5
6
7
年份
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
%7lnb+21a=- 0.708
21lnb+91a=- 2.809
所以拟合的指数方程为: y=0.97e-0.02x, 根据拟合方程可以估计出每
年的就业率, 分析情况如表 3 所示:
表 3 指数模型回归误差分析
Ta b.3 The inde x re gre s s ion mode l a na lys is of e rror
科技信息
○高校讲台○
SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION
2007 年 第 29 期
! "!"! " 7 21
21 91
91 a0 6.339 441 a1 = 18.406
91 441 2275 a2 78.826
可 得 年 份 与 就 业 率 函 数 关 系 式 为 : y =0.976095 - 0.027893x +
2.数学模型
评价一个数学模型的优劣, 不仅与拟合出的曲线是否与实际数据 的变化趋势相符合有关系, 而且还与实现该模型算法的效率有关系, 在 计算机技术上, 是采用时间复杂度和空间复杂度, 这两个指标来对其算 法效率的高低进行衡量的。以下将从算法复杂度和模型准确程度对多 项式回归、指数曲线拟合、正交多项式曲线拟合进行分析研究, 对模型 算法复杂度的分析利用目前最为流行的 JSP 技术[4-6], 而对于模型准确 程度的评定, 则采用绝对平均误差和误差方差来衡量。新疆农业大学近 几年的就业数据如表 1 所示:
序列号
1
2
3
4
5
6
7
年份
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
实际就业率 0.960 0.950 0.948 0.943 0.848 0.801 0.889
$ % m
0, l≠k
j
=
ρ( xj ) pl ( xj ) pk ( xj ) =
0
Al >0, l=k
(7)
p0 =1
double x[]; //存储年份
double y[]; //存储往年的就业率
for(int i=0;i<m;i++) //m 表示循环次数
{ s1*=x[i]; //求出线性化方程(8)式中 前面的两个系数 s1,s2
s2*=x[i]*x[i];
s3+=Math.log(y[i]); //计算(8)式中函数左边的两个函数值 s3,s4
s4+=x[i]*s3; }
根据算法可以很明显的得到时间复杂度为 O( m) ,空间复杂度为 O
( m) 。
2.2.2 实例检验
有线性化可知 Φ=span{1, x}, x 代表年份, 用矩阵表示为
! " ( 1, 1) ( 1, x)
( x, 1) ( x, x)
根据表 1 提供的数据, 经过 JSP 程序处理后可得出方程组:
j=0
j=0
系数矩阵为非奇异矩阵, 能解出唯一一组解, 其解就是所要拟合函数的
系数。
2.1.1 JSP 算法实现
由(2)式可知, 要求出模型函数的系数, 就必须求出系数矩阵的值。
决定算法复杂度的主要 JSP 程序段为:
double xx[][]; //存储(2)式中矩阵的系数
double yy[][]; //存储(2)式中矩阵的系数
p1 =( x- a1 ) p0 ( x)
(8)
pk+1 =( x- ak+1 ) pk ( x) - βk pk- 1 ( x)
Al 为常数, ρ( x) 为权函数, pk 是 ρ( xj) ( j=0, 1, …m) 的正交递推公式,
pk ( x) 是最高项系数为 1 的 k 次多项式。其中
m
2
【关键词】数学模型; 算法复杂度; 绝对平均误差; 误差方差; 就业率 Employment Rate of College Gr aduates Statistics and Analysis Model of Resear ch
Zhang Wen, Qihan·Hezier , Miao Gang
实际就业率 0.960 0.950 0.948 0.943 0.848 0.801 0.889
估计就业率 0.976 0.949 0.924 0.902 0.881 0.882 0.845