[发明专利]一种基于马尔可夫模型的未来人才需求预测方法及系统

说明书

本发明提出了一种基于马尔可夫模型的未来人才需求预测方法及系统，其方法包括：获取产业园区内各企事业单位中各类职业在预设阶段内的人才分布数据以及人才流动数据；根据所述人才分布数据以及人才流动数据计算出各企事业单位中各类职业在预设阶段内的人才变动数据，将所述人才变动数据其作为原始序列；建立灰色‑马尔可夫模型，将原始序列输入到灰色‑马尔可夫模型中进行反复训练，得到人才需求预测模型；获取产业园区内未来需要预测的事业单位、职业类型以及预测年份，作为预测数据，将预测数据输入到人才需求预测模型中，得到预测结果。本发明通过灰色‑马尔可夫模型实现了对产业园区内各企事业单位中各类职位的未来人才需求进行精准预测。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于马尔可夫模型的未来人才需求预测方法及系统。

背景技术

科技竞争和经济竞争的实质是人才的竞争，人力资源是产业园区各企事业单位生存和发展的重要条件，是一种特殊的经济资源，是生产过程中能动的生产要素，它对产业园区的经济发展有决定性影响。然而，现阶段绝大多数的政府、机构以及企业人力资源预测仍旧停留在经验管理阶段，缺乏科学的理论和方法的指导。如何根据人才的流动情况对产业园区内各企事业单位中的各类职位进行合理化配置，取决于能否利用有效的方法对各企事业单位的人力资源供需进行预测，合理的规划和引进人才。

现有技术的未来人才预测方法，通常仅能反映市场中的各行各业对人才的需求，不能具体的反映产业园区内各企事业单位中的各类职位对人才的需求，且现有技术采用的预测方法都局限于单一数学模型的运用，导致预测结果不准确。

发明内容

有鉴于此，本申请提出了一种基于马尔可夫模型的未来人才需求预测方法及系统，用于解决现有技术不能对产业园区内各企事业单位中各类职位的未来人才需求进行精准预测的问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

本发明提供了一种基于马尔可夫模型的未来人才需求预测方法及系统，其方法包括：

S1，获取产业园区内各企事业单位中各类职业在预设阶段内的人才分布数据以及人才流动数据；

S2，根据所述人才分布数据以及人才流动数据计算出各企事业单位中各类职业在预设阶段内的人才变动数据，将所述人才变动数据其作为原始序列；

S3，建立灰色-马尔可夫模型，将原始序列输入到灰色-马尔可夫模型中进行反复训练，得到人才需求预测模型；

S4，获取产业园区内未来需要预测的企事业单位、职业类型以及预测年份，作为预测数据，将预测数据输入到人才需求预测模型中，得到预测结果。

在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S1具体包括：

所述人才分布数据具体包括产业园区内各企事业单位中各类职业在预设阶段内的高层管理人员、决策人员、经营管理人员以及技术人员；

所述人才流动数据具体包括产业园区内各企事业单位中各类职业在预设阶段内的入职人员、离职人员、升职人员、降职人员、停止人员以及换岗人员。

在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S2中，所述人才变动数据具体包括：

产业园区内各企事业单位中各类职业在预设阶段内的人才调动数据、人才迁入数据以及人才迁出数据。

在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S2中，将所述人才变动数据其作为原始序列具体包括：

为产业园区内各企事业单位中各类职业在预设阶段内人才调动数据、人才迁入数据以及人才迁出数据分别赋予权重，再进行数据加权处理，得到最终数据，将最终数据按照从小到大的顺序组合成原始序列。

在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S3具体包括：