大数据背景下统计学专业升学就业趋势预测分析

徐璐 吴妹儿 赵泽威 邱媛媛

沈阳师范大学数学与系统科学学院

在大数据时代快速发展的背景之下，应用统计学本科生的毕业人数逐年增加，面对市场对统计学专门人才的迫切需要，应用统计学本科毕业生也被日趋激烈的就业竞争所困扰，就业问题越来越突出.基于上述背景，我们小组对某高校2014——2018年连续五届应用统计学本科毕业生的升学及就业情况进行灰色预测研究，剖析目前应用统计学本科毕业生的升学就业情况，有效地利用这些信息,挖掘其中有用的知识，为应用统计学本科毕业生的升学就业提供相应对策，具有重要的现实意义。现将基本情况如下。

一、研究对象与方法

（一）研究对象

某高校 2014——2018连续五届应用统计学本科毕业生升学、就业情况资料，有效样本203人.其中 2014届有效样本35人（17.24%），2015届有效样本 35人（17.24%），2016 届有效样本人40（19.70%），2017届有效样本38 人（18.72%），2018届有效样本55人（27.09%）;203人中有188（92.61%）人就业，15人（7.39%）升学.

（二）研究方法

某高校毕业生就业指导中心历年的升学、就业存档资料中获取有效样本 203 名 ，2014——2018 届应用统计学本科毕业生的升学就业数据资料.经过对数据的反复核查和专们人员的整理，数据采进而对某高校2010——2014连续五届应用统计学本科毕业生的升学及就业情况，对应用统计学升学情况和就业情况进行分析,建立灰色预测GM(1,1)模型，借助模型分析某高校未来几年内的就业发展趋势。

二、基本假设及符号说明

（一）基本假设

1.假设短时间内政治、经济等方面的因素不会对升学就业产生巨大影响；

2.假设短时间该校的统计学发展情况稳定。

（二）符号解释

表1 符号解释

三、模型建立

（一）统计学专业升学趋势分析

1.模型建立

（1）取原始序列

（2）最小二乘法计算灰色参数a和u

（3）建立预测模型

（4）借助公式（2）进行数据还原，还原模式如下：

（5）借助Matlab软件对模型（2）进行检验

所有指标均在合理范围，模型(2)通过检验。

2.模型应用

应用上述所建的灰色预测模型，根据2014——2018年应用统计学本科升学人数的实际值，对2019——2021年应用统计学本科毕业生升学人数预测值如下表所示：

表2 2019——2021毕业生升学人数预测值（单位：人）

由表2总体来看，毕业生的升学人数呈递增的趋势，而2014——2018年的实际值在3左右波动，而上述预测值仅有2019年相对符合，该模型的多步预测结果参考价值较低。

（二）就业趋势预测

1. 模型建立

用灰色预测理论建立就业人数灰色预测模型如下：

借助Matlab软件对模型（4）进行检验

所有指标均在合理范围，模型(4)通过检验。

2.模型应用

应用上述所建的灰色预测模型，根据2014——2018年应用统计学本科就业人数的实际值，对2019——2021年应用统计学本科毕业生就业人数预测值如下表所示：

表3 2018——2021毕业生就业人数预测值（单位：人）

由表3所示，总体而言2019——2018年的就业人数预测值呈上升趋势，这2014——2018年就业人数实际值逐年增长相吻合。

四、结论

本研究结果显示，2014-2018年应用统计学升学率总体维持在较低水平，但在未来几年随着时代信息化需要更多专业数据分析统计师，此时大多数毕业生选择继续升学深造；同时大多数本科生选择就业这在一定程度上说明在大数据时代下较为良好.另外，选择升学的应用统计学本科毕业生可能大部分受到大数据对统计学冲击的影响而选择跨专业.也因如此，数据科学为统计学带来了前所未有的挑战和机遇，统计学亟需改革，待统计学度过寒冬，即将迎来大数据时代统计学的春天。