数据挖掘在失业再就业问题中的应用研究的任务书.docx

数据挖掘在失业再就业问题中的应用研究的任务书
一、研究背景和意义
近年来，失业再就业问题成为社会关注的焦点之一。尤其是在现代经济体制下，经济发展一方面带动了就业机会的增加，另一方面也带来了就业领域的新变化。一些行业的发展遇到瓶颈，市场需求不足，企业出现裁员现象，造成了大量的人才流失和失业。同时，受到经济全球化和互联网等技术的影响，许多行业的供需结构、人才需求和工作机会已经发生了根本性的变化。如何快速和准确地找到合适的工作机会，使失业群体迅速实现再就业是当前急需解决的问题。
数据挖掘作为一项现代技术手段，在信息采集和处理方面具有独特优势。通过对就业市场的统计分析和数据挖掘，可以帮助用户更好地了解就业市场的趋势、行业发展和就业机会。同时，数据挖掘可以发现一些潜在的就业机会，从而促进失业人群的再就业。对失业再就业问题的研究，对于制定科学合理的政策、促进社会和谐发展、改善人民生活水平都具有重大的意义和价值。
二、研究内容和方法
本项目以数据挖掘技术为主要手段，研究失业再就业问题。具体内容如下：
1.构建数据集
根据现有的就业市场信息和失业人群的属性特点等方面的数据，构建一个就业市场数据集。包括市场需求、招聘信息、失业人员信息等。
2.数据预处理
对数据集进行预处理，处理掉缺失值和异常值，去掉重复数据项，将数据转换为可供处理的格式。
3.数据探索
应用数据挖掘算法，对处理后的数据集进行探索，发现其中的模式信息，挖掘并分析其中的规律。
4.数据建模
根据数据探索的结果，建立就业市场的数据模型。在模型的基础上，通过分析失业人群的个人属性和就业市场需求的匹配程度，为失业人群推荐合适的职位和就业机会。同时，也可以通过对就业市场的预测和分析，为未来的就业计划提供有价值的参考和建议。
5.评估算法和模型
最后对数据挖掘过程中使用的算法和建立的模型进行评估和改进，以提高模型的预测和分析能力。
三、预期成果
本项目的主要预期成果如下：
1.数据集构建和处理：构建基本数据集，并进行预处理，为后续处理打下基础。
2.数据挖掘和分析：运用多种数据挖掘算法，探索就业市场数据集中的模式信息，并分析其中的规律，为失业再就业提供参考。
3.模型建立和优化：建立失业人群与就业市场匹配的数据模型，为失业人群推荐更加适合的职位和就业机会，在提高就业质量和就业量的同时，也提高了就业成功率。
4.算法和模型评估：对使用的算法和建立的模型进行评价和改进，提高其预测和分析能力。
五、参考文献
[1]Y.T.Chen.DataMiningfortheOnlineretailIndustry.Springer,2014.
[2]S.P.Chen,etal.ApplyingDataMiningTechniquesforDescriptiveandPredictiveAnalysisofTravelBehaviorsinAMetropolitanArea.JournalofIntelligentTransportationSystems,2015.
[3]Q.Xiaojun,etal.DataminingandInformationAnalysisofCollegeStudents'EmploymentInformationinChina,JournalofEducationalResearch,2014.