【摘 要】
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应用统计硕士专业因其跨考门槛低、就业范围广,近几年已成为了考研的爆火专业,且每年的报考热度只增不减。该专业的学生同时具备数理统计基础与计算机应用能力,因此该专业应用方向开阔,就业市场广泛,涉及金融、互联网、人工智能等多个热门领域。在这样的大趋势下,为了探究目前应用统计人才的就业发展状况,本文通过收集应统类人才的岗位招聘数据,分析其就业需求现状并建立薪资预测模型,旨在帮助求职者了解就业形势,同时为应
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应用统计硕士专业因其跨考门槛低、就业范围广,近几年已成为了考研的爆火专业,且每年的报考热度只增不减。该专业的学生同时具备数理统计基础与计算机应用能力,因此该专业应用方向开阔,就业市场广泛,涉及金融、互联网、人工智能等多个热门领域。在这样的大趋势下,为了探究目前应用统计人才的就业发展状况,本文通过收集应统类人才的岗位招聘数据,分析其就业需求现状并建立薪资预测模型,旨在帮助求职者了解就业形势,同时为应用统计类人才的发展与高校学科建设提出针对性的建议。本文运用网络爬虫技术收集到了与应用统计相关的网络招聘数据,针对结构化数据进行了格式调整,针对非结构化数据采取了jieba分词与去停用词的处理。在处理完毕后对数据进行了统计研究与可视化展示,同时运用K-means算法对职位信息的文本数据进行了聚类处理,将用人单位对求职者的能力需求划分为不同的类别,进而从就业前景和能力需求两方面对应统类人才的就业需求现状进行了分析。为建立薪资预测模型,分别运用TF-IDF、Word2Vec、BERT三种方法生成了文本数据的词向量,并结合余弦距离对文本相似度进行了刻画,最后基于协同过滤推荐算法建立了薪资预测模型,并对模型效果进行了评价。研究结果显示,目前应用统计类人才的就业前景与就业福利较好,新一线与一线城市的就业机会较多,同时就业行业范围广,其中以信息传输、软件和信息技术服务业为主。用人单位对于应聘者的实操能力、业务能力、专业基础和个人素质有着较高的要求,对R、Python、SQL等编程语言的技能掌握需求尤为突出。在建立薪资预测模型的过程中,发现基于BERT模型生成的词向量在相似度的刻画中表现最好,其中皮尔逊相关系数达到了0.8552,斯皮尔曼相关系数达到了0.8332,比TF-IDF算法与Word2Vec算法分别高出了0.139和0.0759。同时基于协同过滤算法构建的薪资预测模型在薪资下限与薪资上限预测中的MSE分别为0.36和0.79,预测效果较好。
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