ARIMA模型在城市人才需求量预测中的应用

本文通过对城市已有的年份的人才需求量数据进行实证研究。首先,通过聚类降维将职业分为五类,再对已有的人才需求量时间序列进行建模,用ARIMA模型进行拟合并预测,得到市场未来三年内的潜在人才需求量,具体表现为家政,安保、美容等行业的市场需求量最多,科学教育、法律等职业需求量较少,通过分析行业之间的特征与区别,对择业人员提出了最优建议。