人才资源是第一资源。人才是生产力中最重要也最活跃的因素，对社会和经济的发展具有基础性、决定性和战略性的作用。近几年，随着经济全球化的发展，全球产业都在加速转型和优化。与此同时，经济社会也对人才提出了越来越多的要求以适应经济的发展和变化。因此，合理有效的预测人才市场的需求已经成了求职者、企业、地区乃至全球的迫切需求。网络招聘具有人才信息量大、影响覆盖面广、投入少回报多、招聘效果好和人才匹配信息化等特点，是越来越多的求职者和招聘者首选的求职与招聘途径。本论文通过对网络招聘数据库中数据的统计、分析，对H省的人才市场需求做了初步的预测，具体研究如下：1.分析当前网络人才求职招聘市场的需求，阐述研究动机。研究分析用于数据描述的多维分析技术、基于概率统计的数据预测和基于数据挖掘的预测。2.构建多维分析数据模型发现人才市场招聘求职基本特征。从求职者的性别结构、年龄结构、学历（学位）结构、工作经验结构、专业结构和职位结构角度出发，分析了近5年省级人才市场的基本现状：招聘单位不限制招聘人才性别的招聘比例约占74%；招聘单位不限制招聘人才年龄的招聘比例约占43%，要求求职者年龄在18—30岁之间的约占22%；要求的学历相对集中于本科和大专学历；约67%的用人单位不要求有工作经验；求职者的专业分布集中在电子信息类、管理类、工程类、经济类、机械类、土建类等；岗位需求分布中，销售类人员需求量约为29%且一直居高不下，其次为对机械类和土建类人才的需求等。3.运用灰度预测模型对省级人才需求总量做出了短期预测。2013年的人才需求总量约为16.86万人。4.组合决策树方法和时间序列预测对人才结构需求做出了预测。首先，为了更具体的对人才结构需求作出预测，将人才结构划分为人才自然结构、人才社会结构和人才经济结构三个部分。其次，应用了微软决策树算法和一次移动平均算法，对省级人才市场的人才需求结构做出了短期预测。发现在对人才自然结构需求中，对人才求职影响程度较强的是性别结构、体重结构（形体要求）、年龄结构和就业状态结构；在人才社会结构需求中，对人才求职影响程度较强的是；工作经验结构、学历水平结构、普通话水平结构；在人才经济结构需求中，对人才求职影响程度较强的是需求岗位类别和所学专业类别。5.根据结构化的思想，提出了阶段性条件概率预测模型。人才招聘求职市场总体呈现出阶段性特征。现有的预测方法，不管是统计方法，还是数据挖掘方法，尚未发现考虑了阶段性特征。阶段性建模，即以月为阶段，提出基于阶段末总量的部分累积量的条件概率分布模型，分别对具有稳定的阶段性和非稳定的阶段性时间序列建模，并通过极大似然法进行参数估计，估计出预测期内的阶段性参数，最后对需求总量作出预测。总之，本论文通过对人才市场需求的研究，将人才需求的信息及时反馈到求职者中去，使求职者得到了准确的就业需求预测信息，使他们可以更加清晰的看清未来的就业形势，找到自己理想的就业岗位，选择合适的大学专业，从而更好的适应将来的就业状态。