大數據背景下統計學專業升學就業趨勢預測分析

徐璐 吳妹兒 趙澤威 邱媛媛

沈陽師范大學數學與系統科學學院

在大數據時代快速發展的背景之下，應用統計學本科生的畢業人數逐年增加，面對市場對統計學專門人才的迫切需要，應用統計學本科畢業生也被日趨激烈的就業競爭所困擾，就業問題越來越突出.基于上述背景，我們小組對某高校2014——2018年連續五屆應用統計學本科畢業生的升學及就業情況進行灰色預測研究，剖析目前應用統計學本科畢業生的升學就業情況，有效地利用這些信息,挖掘其中有用的知識，為應用統計學本科畢業生的升學就業提供相應對策，具有重要的現實意義。現將基本情況如下。

一、研究對象與方法

（一）研究對象

某高校 2014——2018連續五屆應用統計學本科畢業生升學、就業情況資料，有效樣本203人.其中 2014屆有效樣本35人（17.24%），2015屆有效樣本 35人（17.24%），2016 屆有效樣本人40（19.70%），2017屆有效樣本38 人（18.72%），2018屆有效樣本55人（27.09%）;203人中有188（92.61%）人就業，15人（7.39%）升學.

（二）研究方法

某高校畢業生就業指導中心歷年的升學、就業存檔資料中獲取有效樣本 203 名 ，2014——2018 屆應用統計學本科畢業生的升學就業數據資料.經過對數據的反復核查和專們人員的整理，數據采進而對某高校2010——2014連續五屆應用統計學本科畢業生的升學及就業情況，對應用統計學升學情況和就業情況進行分析,建立灰色預測GM(1,1)模型，借助模型分析某高校未來幾年內的就業發展趨勢。

二、基本假設及符號說明

（一）基本假設

1.假設短時間內政治、經濟等方面的因素不會對升學就業產生巨大影響；

2.假設短時間該校的統計學發展情況穩定。

（二）符號解釋

表1 符號解釋

三、模型建立

（一）統計學專業升學趨勢分析

1.模型建立

（1）取原始序列

（2）最小二乘法計算灰色參數a和u

（3）建立預測模型

（4）借助公式（2）進行數據還原，還原模式如下：

（5）借助Matlab軟件對模型（2）進行檢驗

所有指標均在合理范圍，模型(2)通過檢驗。

2.模型應用

應用上述所建的灰色預測模型，根據2014——2018年應用統計學本科升學人數的實際值，對2019——2021年應用統計學本科畢業生升學人數預測值如下表所示：

表2 2019——2021畢業生升學人數預測值（單位：人）

由表2總體來看，畢業生的升學人數呈遞增的趨勢，而2014——2018年的實際值在3左右波動，而上述預測值僅有2019年相對符合，該模型的多步預測結果參考價值較低。

（二）就業趨勢預測

1. 模型建立

用灰色預測理論建立就業人數灰色預測模型如下：

借助Matlab軟件對模型（4）進行檢驗

所有指標均在合理范圍，模型(4)通過檢驗。

2.模型應用

應用上述所建的灰色預測模型，根據2014——2018年應用統計學本科就業人數的實際值，對2019——2021年應用統計學本科畢業生就業人數預測值如下表所示：

表3 2018——2021畢業生就業人數預測值（單位：人）

由表3所示，總體而言2019——2018年的就業人數預測值呈上升趨勢，這2014——2018年就業人數實際值逐年增長相吻合。

四、結論

本研究結果顯示，2014-2018年應用統計學升學率總體維持在較低水平，但在未來幾年隨著時代信息化需要更多專業數據分析統計師，此時大多數畢業生選擇繼續升學深造；同時大多數本科生選擇就業這在一定程度上說明在大數據時代下較為良好.另外，選擇升學的應用統計學本科畢業生可能大部分受到大數據對統計學沖擊的影響而選擇跨專業.也因如此，數據科學為統計學帶來了前所未有的挑戰和機遇，統計學亟需改革，待統計學度過寒冬，即將迎來大數據時代統計學的春天。