摘 要：随着社会的快速发展，人才竞争越来越激烈，把握行业需求可以提高人才的利用率。本文首先通过对某市之前年度各月份职位总需求量的数据进行序列图分析和序列平稳性分析，发现符合差分的性质;随后差分序列图建立ARIMA的人才需求预测模型，得到未來三年工作岗位每月平均需求量;最后，根据预测结果对人才市场的行业需求进行分析。
　　关键词：ARIMA模型;人才预测;行业需求分析
　　一、ARIMA人才需求预测模型
　　通过查阅有关数据，将某市2011～2012年度和2015～2018年度各月份职位总需求量计算平均值，并以每年平均每月的需求量为依据预测出各行业未来三年的人才需求量，运用SPSS建立ARIMA模型进行预测。
　　绘制序列图观察数据可知序列没有明显的季节成分，且存在明显变化，故不进行季节分解。下面通过各行业的ACF和PACF图像对数据进行序列平稳性分析，以Computer software为例。
　　序列的自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）都十分平稳，符合差分的性质，故通过差分做进一步的分析，现绘制差分序列图如下。
　　差分序列基本均匀分布在O刻度线上下两侧，可认为差分序列是平稳的。随后检验得到差分序列的ACF图及PACF图均拖尾，因此可对原始序列建立ARIMA（p。1，q）模型。最终得2019年、2020年、2021年每年部分工作岗位平均每月的需求量如下。
　　二、行业需求分析
　　从整体看，未来三年XXXX的需求量较大，并且处于明显上升阶段，且增长幅度最大，其次是Sales和Technicalwork。Sales的需求量始终较高，说明就业者更倾向于进入此类工作岗位。
　　而IT - Management、Computer hardware等岗位需求较低，且其在未来三年内需求持续下降，也体现出职业管理的缺失，且如今大学生眼高手低，渴望高薪职业但技能不够，也是导致行业需求量差距较大的重要原因。
　　三、总结
　　综上，目前该地区大部分行业对人才学历的需求主要是学士学位及以下，大多数行业本身并不具有高新技术产业基础，所以对高科技人才的需求量较少，但随着社会的发展，企业对学士学位及以上的需求量会逐渐增多。随着人们自主学习意识的增强，行业对学历的要求也将越来越高。
　　参考文献
　　[1]崔振辉，李林川，赵承利，杨挺.基于ARIMA的电力视频流量分析和预测[J].天津大学学报，2015，48（01）：50-54.