基于时间序列及K-Means聚类的学生就业形式分析
武帅1
刘锡峰2
张苗2
陈静桥3
夏换4
杨秀璋2
1.贵州财经大学信息学院 贵州贵阳 550025;贵州财经大学电子商务大数据营销工程研究中心 贵州贵阳 5500252.贵州财经大学信息学院 贵州贵阳 5500253.盐城师范学院商学院 江苏盐城 2240004.贵州财经大学电子商务大数据营销工程研究中心 贵州贵阳 550025
摘要：随着网络的飞速发展,全球数据呈爆发增长,大数据正在慢慢改变着我们的生活方式,对经济发展、社会秩序等都产生着重大影响.如何对海量数据进行分析并得出有效结论,使数据产生价值,已经成为目前信息技术的重点问题.本文就校园招聘信息对大学生就业形势进行数据挖掘,通过WordCloud词云技术、K-Means聚类算法、时间序列和回归算法对相关信息进行分析,预测目前的就业形势,并通过可视化技术展现.本文所研究的内容具有重要的实践价值,可广泛应用于预测大学生就业领域.
关键词：就业形式数据挖掘Kmeans聚类时间序列逻辑回归
资助基金：广东外语外贸大学校级项目(2019XQN01)
论文发表日期：2021-01-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 5-10 )