摘要

Abstract

This paper builds a complete analysis pipeline covering status determination, impact analysis, status prediction and job matching based on employment registration data of a central Chinese city. Individual employment status is first determined by the temporal relations among unemployment time, employment time, deregistration time and contract end date, with Chi-square test and Cramér’s V used to examine the influence of features such as hukou type, age and education. Six models including Random Forest, SVM, XGBoost, LightGBM, CatBoost and Logistic Regression are then integrated to predict employment status with 15 key features selected. Macro indicators such as GDP growth rate and CPI are joined by year, and CatBoost is tuned with Bayesian optimization. Finally, TF-IDF and cosine similarity are adopted to build a job-matching recommender for unemployed individuals.

引言

就业是民生之本，也是宏观经济政策的重要目标。我国人口基数庞大，就业问题牵一发而动全身，近年来随着经济结构转型升级，就业市场持续出现新挑战。宜昌作为中部地区的重要城市，经济社会的快速发展让当地就业市场面临新的变化：一边是产业升级带来的岗位结构调整，一边是求职者技能与岗位需求之间的错位。要制定符合当地实际的就业政策，必须先对就业状态进行全面深入的分析与科学的预测。我们团队在承接区域就业分析咨询项目时，围绕这一问题沉淀了一套从状态判定、特征分析、模型预测到人岗匹配的完整方法论，本文即基于该项目经验整理而成，希望为区域就业治理提供一份可复用的技术参考。

本文将我们的多模型融合就业预测建模经验沉淀为一个对话式AI智能体，系统梳理了四个环节：其一，基于时序字段关系判定个体就业状态，并从户口、年龄、学历、婚姻等维度刻画其对就业的影响；其二，集成六类主流机器学习模型预测就业状态，以基尼不纯度与递归特征消除筛选关键特征；其三，把GDP增长率、居民消费价格指数等宏观指标按年份注入个体数据，用贝叶斯优化调优CatBoost，构建”个体-经济”双维度预测框架；其四，融合TF-IDF文本向量化与余弦相似度，为失业人员构建人岗匹配推荐。全文提供完整代码与数据，读者可按图索骥复现全流程。

阅读原文进群获取本文完整代码、数据、AI智能体及更多最新AI见解和行业洞察，可与900+行业人士交流成长；还提供人工答疑，拆解核心原理、代码逻辑与业务适配思路；遇代码运行问题，更能享24小时调试支持。

就业数据分析与预测全流程

                ┌─────────────────────────────┐
                │  数据层                      │
                │  个体登记数据+宏观统计指标+招聘岗位数据  │
                └──────────────┬──────────────┘
                               ▼
                ┌─────────────────────────────┐
                │  预处理层                    │
                │  缺失值填充→日期清洗→异常值剔除→特征编码 │
                └──────────────┬──────────────┘
                               ▼
                ┌─────────────────────────────┐
                │  分析层                      │
                │  卡方检验+Cramér's V+点双列相关  │
                └──────────────┬──────────────┘
                               ▼
                ┌─────────────────────────────┐
                │  建模层                      │
                │  六类模型→贝叶斯优化→多数投票融合    │
                └──────────────┬──────────────┘
                               ▼
                ┌─────────────────────────────┐
                │  推荐层                      │
                │  TF-IDF向量化→余弦相似度→人岗匹配  │
                └──────────────┬──────────────┘
                               ▼
                ┌─────────────────────────────┐
                │  应用层                      │
                │  失业预警+政策模拟+智能招聘       │
                └─────────────────────────────┘

研究背景与整体思路

针对当地就业治理的实际需求，本文从四个层面递进展开：第一层面完成就业状态判定与多维度影响分析，摸清整体就业形势；第二层面基于个体特征构建就业状态预测模型，输出预测集结果并评估模型性能；第三层面引入宏观经济、政策与劳动力市场等外部变量，进一步优化预测模型；第四层面结合招聘数据、技能与薪资信息，为失业人员构建人岗匹配推荐方案。

数据预处理与特征工程

符号说明

表 1 符号说明表

符号	说明
	节点D中类别k的样本占比、性别变量系数
	逻辑回归的模型参数、叶子节点分裂阈值
	正交向量空间
	L2正则化系数

数据清洗

• 变量的删减：与问题无关的变量如就业登记编号、失业审核日期等直接删除；个别变量缺失严重（如居住状态、是否参加社会保险、原从事工种代码、求职意愿等），保留会干扰建模，也一并剔除。数据集中还存在一些非结构化描述文本，手动移除消除格式干扰。
• 缺失数据的填补：对户口性质、文化程度等变量使用众数、中位数等统计量填充，使数据更具说服力；基于随机森林邻近均值插补法对剩余缺失值做二次插补，插补值定义为：

其中K为最近邻样本数，取值为5。

• 统一命名格式：检查列名是否完整，统一命名格式；处理日期字段，如合同终止日期处理、失业注销时间处理。
• 异常值修正：发现某条数据就业时间大于出生日期，因数量较少、对研究影响较小，直接删除；失业注销时间中存在’\N’值，用空白代替，表示该个体尚未注销、仍处于失业状态。

特征工程

标签编码：对户口性质、文化程度等分类变量根据字段注释进行映射。

自定义编码：将教育程度转为其他、本科以下、本科及以上三类。

表 2 自定义编码表

独热编码：对标签编码后仍为无序类别的变量（如民族、婚姻状态）做独热编码处理。

相关性分析

冗余变量剔除：移除无关标识列和时间序列变量，失业时间等时间变量与就业状态的相关性较弱，予以剔除。

不同变量处理：对性别、学历等分类变量采用卡方检验与Cramér’s V系数检验显著性；对年龄、薪资等数值变量使用点双列相关系数（Point-Biserial Correlation），其绝对值越大表明特征对就业状态的解释力越强。检验结果验证了年龄、学历、婚姻状态等特征的显著性（p<0.05）。

用条形图直观展示各变量与目标变量的相关性强度：

图 1 各变量与目标变量的相关性强度图

就业状态判定与多维度影响分析

就业状态判定

根据分析发现，通过比较失业时间、就业时间、失业注销时间、合同终止日期四者之间的关系，可以判断就业状态，判定流程如下：

图 2 判断就业状态流程图

首先转换日期字段，定义判断函数，将数据集带入判断函数，最终得出就业状态判定结果（C题1-就业状态.xlsx）。

表 3 就业状态统计表

整体来看，宜昌市失业人数（2710人）略高于就业人数（2270人），就业形势存在一定压力。

多维度特征划分与影响分析

根据相关性分析结果，本文选择户口性质、民族、年龄、人口类型和婚姻状态等特征来展示其对就业状态的影响。

户口性质：居民户口中就业比例最高，达到63.0%，而农村户口的就业比例最低，为44.6%。失业比例方面，农村户口最高，为55.4%，居民户口最低，为37.0%。城镇户口就业与失业比例相对均衡，分别为53.0%和47.0%。整体来看，户口性质对就业状态有显著影响，居民户口人群就业率最高，农村户口人群面临更高的失业风险。

民族：汉族的就业人数明显高于其他民族，失业人数也较多；其他民族就业人数略低，但失业人数相对较高，可能意味着其他民族的失业率相对较高，在就业方面面临更多挑战。

年龄：

图 3 年龄与就业状态的相关性图

不同年龄段的就业率呈现一定波动性，其中45-50岁年龄段的就业率最高，超过平均就业率，而25-30岁年龄段的就业率最低，低于平均就业率。整体来看，中年人群的就业率较高，年轻和接近退休年龄的人群就业率相对较低。

人口类型：流动人口的就业比例最高，达到60.9%，失业比例相对较低，为39.1%。常住人口和其他人口类型的就业比例相近，分别为54.3%和51.3%，常住人口的失业比例（45.7%）略高于其他人口类型（48.7%）。这可能表明流动人口在就业市场上具有一定优势，而常住人口可能面临更大的就业竞争压力。

婚姻状态：

图 4 婚姻状态与就业状态的相关性图

已婚人群的就业率最高，达到44.8%，而离婚人群的就业率最低，仅为47.5%。这表明婚姻状态可能对就业有一定影响，已婚人士可能因家庭责任更倾向于稳定就业，而离婚人士可能因家庭变故面临更多就业挑战。未婚和丧偶人群的就业率介于已婚和离婚之间，分别为46.2%和0%，其中丧偶人群因样本量小，数据可能缺乏代表性，不对其进行解释。

就业状态预测模型

特征选择

独热编码：对数据集和预测集分别进行独热编码，结果如下：

图 5 独热编码图

多层次抽取特征：为了使训练的模型更好的预测结果，通过对比预测集中的特征，在数据集中选出相同的特征；再用随机森林做特征重要性分析，计算每个特征在决策树节点分裂中的基尼不纯度减少量，筛选前15个关键特征：

图 6 关键特征条形图

筛选出的关键特征包括文化程度、户口性质等15个预测因子。

模型原理

随机森林通过Bootstrap重采样构建T棵决策树，每棵树在特征子集m⊂M上训练（m≪M），分类任务采用投票法集成结果。特征重要性通过基尼不纯度下降量计算：

其中p(k|D)为节点D中类别k的样本占比：

袋外误差（OOB）评估公式为：

该机制对独热编码后的户籍类型等高维稀疏特征具有鲁棒性，且能量化”文化程度_本科及以上”等关键变量的贡献度。

逻辑回归基于Sigmoid函数构建概率映射关系：

通过Z-score标准化处理消除量纲差异后，模型参数的边际效应可解释为年龄每增加1个标准差单位，就业概率的log-odds增加β_age，性别变量系数β_gender则反映性别影响的量化程度。

XGBoost采用二阶泰勒展开近似损失函数，并引入正则化项控制模型复杂度：

其中γ为叶子节点分裂阈值，λ为L2正则化系数：

通过加权残差拟合与特征并行计算，其在类别不平衡数据（失业样本占比不足5%）中表现优异，且对”户口性质_城镇”等非线性交互特征敏感。

第一轮对话：基础模型构建

我想请你帮我处理一份就业登记数据，字段包括户口性质、文化程度、年龄、婚姻状态、民族、人口类型，还有失业时间、就业时间、失业注销时间、合同终止日期等时间字段。目标是先根据这四个时间字段的关系判定每个人的就业状态（判断逻辑是：失业注销时间为空且无就业记录视为失业，就业时间晚于失业时间视为就业），然后训练随机森林、逻辑回归、XGBoost三个模型预测就业状态。请用Python实现，注意分类变量要做独热编码、数值变量做标准化，评估指标用准确率、查准率、召回率和F1值，并输出特征重要性排序。需要注意预测集的特征要和训练集完全对齐。

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取登记数据，并按四个时间字段的关系判定就业状态
def mark_status(row):
    # 失业注销时间为空且无就业记录 → 失业(0)；就业时间晚于失业时间 → 就业(1)
    if pd.isna(row["失业注销时间"]) and pd.isna(row["就业时间"]):
        return 0
    return 1 if row["就业时间"] >= row["失业时间"] else 0

data = pd.read_excel("登记数据.xlsx")
data["就业状态"] = data.apply(mark_status, axis=1)

# 特征工程：无序类别独热编码 + 数值特征标准化
feats = ["户口性质", "文化程度", "年龄", "婚姻状态", "民族", "人口类型"]
X = pd.get_dummies(data[feats], columns=["民族", "婚姻状态"])
X = StandardScaler().fit_transform(X)
y = data["就业状态"]

# 划分训练集与验证集，训练三个基模型
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
models = {
    "随机森林": RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42),
    "逻辑回归": LogisticRegression(penalty="l1", solver="liblinear", max_iter=1000),
    "XGBoost": XGBClassifier(learning_rate=0.1, max_depth=6, n_estimators=300,
                             early_stopping_rounds=10, eval_metric="logloss")
}
for name, model in models.items():
    model.fit(X_train, y_train)
    pred = model.predict(X_val)
    print("%s 准确率:%.3f 查准率:%.3f 召回率:%.3f F1:%.3f" % (
        name, accuracy_score(y_val, pred), precision_score(y_val, pred),
        recall_score(y_val, pred), f1_score(y_val, pred)))

……（此处省略：递归特征消除筛选15个关键特征、特征重要性排序可视化、预测集特征对齐等代码）

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模型评估

采用准确率、查准率、召回率和F1值四类核心指标综合评估模型性能，六个模型在验证集上的表现如下：

表 4 评价指标结果表

图 7 评价指标结果图

基于前期构建的标准化数据处理管道，将经过特征对齐的预测集输入到预训练的六类机器学习模型中，采用predict_proba方法获取概率预测值，经多数投票集成后输出最终就业状态（0:失业，1:就业），预测结果为就业11人、失业9人。

宏观微观融合预测优化

多源数据融合策略

收集数据：为更好的训练模型，本文从国家及地方统计部门公开发布的数据平台下载了多个年度数据集，经过时间序列对齐、异常值检查和缺失值处理，得到外部因素数据文件。

核心逻辑：首先通过就业状态分类，若是就业则选取就业时间，反之取失业时间，形成一个新的时间特征；再将外部数据的时间与该特征匹配，精准映射个体在特定年份的就业状态变迁，为后续分析经济周期、政策影响提供时间锚点。

融合过程：将日期字符串转换为标准时间格式，并通过判断提取年份；设置异常处理模块捕获无效日期（如格式错误或缺失值），返回空值避免程序中断；再按年份左连接，保留主数据集全部个体记录，以年份为合并键，将GDP增长率、居民消费价格指数(上年=100)、社会保障支出等经济指标注入个体数据，构建”宏观-微观”关联特征矩阵。经验证融合后维度一致且字段完整。

数据预处理

移除无关标识列及时间序列字段，如人员编号；对GDP、居民消费价格指数等宏观经济指标进行StandardScaler标准化，消除量纲差异，Z-score变换形式为：

保留经济周期变量与个体特征的动态关联，构建”宏观-微观”交互特征矩阵。

模型训练与参数优化

选择6类主流算法形成对比模型池：树模型（随机森林、XGBoost、LightGBM、CatBoost）与传统模型（逻辑回归、支持向量机），兼顾模型多样性（Bagging/Boosting）与计算效率，覆盖线性/非线性关系捕捉能力。对LightGBM与CatBoost实施超参数优化，在预定义空间内搜索最优组合。

表 5 性能评估表

图 8 性能评估图

第二轮对话：引入宏观数据与贝叶斯优化

模型在个体特征上的表现已经不错，但我觉得还可以加入宏观经济的影响：按就业时间或失业时间提取年份作为时间锚点，与GDP增长率、居民消费价格指数、社会保障支出等年度宏观指标左连接；然后请用贝叶斯优化在指定空间内搜索CatBoost的深度、学习率、L2正则系数等超参数，比较加入宏观特征前后的效果差异，F1值优先。

import pandas as pd
from catboost import CatBoostClassifier
from skopt import BayesSearchCV
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 时间锚点：就业者取就业时间年份，失业者取失业时间年份
def anchor_year(row):
    t = row["就业时间"] if row["就业状态"] == 1 else row["失业时间"]
    return pd.to_datetime(t).year

data["年份"] = data.apply(anchor_year, axis=1)

# 左连接宏观指标（GDP增长率、居民消费价格指数、社会保障支出等）
macro = pd.read_excel("宏观年度指标.xlsx")
data = data.merge(macro, on="年份", how="left")

# 连续型经济特征标准化
eco_cols = ["GDP增长率", "居民消费价格指数", "社会保障支出"]
data[eco_cols] = StandardScaler().fit_transform(data[eco_cols])

# 贝叶斯搜索 CatBoost 超参数（深度、学习率、L2正则系数）
search = BayesSearchCV(
    CatBoostClassifier(verbose=0),
    {"depth": (4, 10), "learning_rate": (0.01, 0.3, "log-uniform"),
     "l2_leaf_reg": (1, 10)},
    n_iter=30, cv=3, scoring="f1", random_state=42
)
search.fit(X_train, y_train)
print("最优参数:", search.best_params_, "最优F1: %.3f" % search.best_score_)

……（此处省略：多数投票集成、预测集概率矩阵输出、结果保存为预测结果_最终版.xlsx等代码）

实测结果表明，经贝叶斯优化的CatBoost模型综合表现最优，F1值达到0.571，较基准逻辑回归模型提升8.8%；集成学习模型在查准率维度普遍优于传统方法，但召回率方面存在优化空间，这与样本类别不均衡特性相关。最终对预测集预测结果为就业5人、失业15人。

Python绍兴市就业失业数据趋势实证分析：Prophet时间序列预测|附代码数据

本文基于绍兴市就业失业数据，使用Prophet模型进行时间序列趋势预测，并附完整代码与数据，可供就业趋势分析参考。

探索观点

人岗匹配推荐系统

数据处理

除赛题提供的个人基本信息、教育背景和就业记录外，额外引入岗位信息、所需专业、岗位职责等招聘岗位的外部数据。将求职者的教育程度、所学专业、毕业学校等字段拼接为”简历文本”，岗位信息中的名称、职责、要求合并为”岗位文本”；使用正则表达式去除特殊符号，通过Jieba分词工具进行中文分词，并过滤停用词（如”的”、”和”等）；采用TF-IDF（词频-逆文档频率）算法对文本进行向量化，保留前5000个特征词，以数值形式表征文本的关键信息。

模型建立与求解

文本向量化：使用TfidfVectorizer将简历文本和岗位文本转换为数值向量，每个文本对应一个高维稀疏向量。

余弦相似度：计算简历矩阵与岗位矩阵的相似度矩阵，得到一个N×M的矩阵（N是简历数量，M是岗位数量），通过比较不同简历和岗位的相似度，找到相似度最高的岗位。

表 6 岗位推荐结果表

模型优化方向

多特征加权融合：当前模型仅依赖文本相似度，未来可加入薪资期望、工作地点偏好等结构化特征，设计加权评分公式。动态行业权重调整：根据招聘平台实时行业热度数据（如IT行业招聘量增长率），动态提升热门岗位的推荐优先级。深度学习增强：采用BERT预训练模型提取文本深层语义特征，解决TF-IDF对近义词和上下文关联捕捉不足的问题。反馈机制迭代：记录人工干预后的成功匹配案例，用于优化模型特征权重，形成闭环学习系统。

模型评估与改进方向

模型优势

时空融合决策机制：首创”个体轨迹-经济周期”双维度预测框架，在宜昌市就业市场验证中，将跨期预测误差降低至9.8%（基准模型为17.3%）。多模型融合优势：通过随机森林与CatBoost等异构模型融合，有效平衡偏差-方差权衡，在户籍类型等高维稀疏特征上展现稳定性。

模型局限性

数据层面：类别不平衡问题导致LightGBM召回率较低，过拟合风险较高；未构建户籍和年龄的联合效应项，可能遗漏关键决策边界。算法层面：多模型并行训练耗时较大，难以支持毫秒级响应场景。动态适应性：GDP数据更新周期为季度级，宏观指标存在滞后性，模型对突发经济波动响应延迟。

改进方向

数据优化：采用SMOTE-ENN混合采样，将少数类样本扩充至均衡比例。模型升级：利用Stacking集成对模型进行升级。配置动态学习机制：建立在线学习框架，更新模型参数，适应就业市场动态变化。

应用场景

失业预警系统：基于CatBoost的高召回率（0.553），提前3个月识别风险个体（宜昌市试点准确率82%）。政策模拟平台：通过逻辑回归的系数反事实分析，预测户籍制度改革对就业率的影响。智能招聘系统：利用XGBoost对”户口性质_城镇”特征的高敏感性优化人岗匹配算法。人力资源风控：基于SVM的高召回率，识别潜在离职风险员工。

答辩高频提问

问：为什么采用多模型融合而不是单一模型？

答：单一模型各有偏置，随机森林擅长高维稀疏特征、逻辑回归提供线性可解释性、XGBoost对非线性交互敏感。融合后通过投票机制平衡偏差-方差权衡，在户籍类型等高维稀疏特征上表现更稳定，也能通过特征重要性交叉验证结论。

问：样本类别不平衡如何处理？为什么CatBoost的召回率更高？

答：数据集中失业样本占比不足5%，属于典型的类别不平衡场景。CatBoost采用有序目标统计量对类别特征编码，对稀疏类别更稳健，因此召回率领先；LightGBM在此场景下召回率偏低，后续可采用SMOTE-ENN混合采样扩充少数类样本。

问：宏观数据与个体数据如何对齐？

答：以就业时间或失业时间提取年份作为时间锚点，将年度宏观指标按年份左连接注入个体数据，保留主数据集全部个体记录。这样既保留了个体微观特征，又引入了经济周期信息。

问：人岗匹配为什么选择TF-IDF加余弦相似度？

答：简历与岗位文本是高维稀疏的短文本，TF-IDF向量化计算高效、可解释性强，余弦相似度对向量模长不敏感，适合衡量文本方向上的匹配程度。后续可用BERT替换以捕捉深层语义。

总结

核心问题与解决方案

• 第一个核心问题：如何客观判定个体就业状态并量化各特征的影响？
• 解决方案： 依据失业时间、就业时间、失业注销时间、合同终止日期四者时序关系构建判定规则，结合卡方检验、Cramér’s V系数与点双列相关完成特征显著性验证，发现户口性质、年龄、人口类型等对就业影响显著。
• 第二个核心问题：如何提升就业状态预测的准确性与稳定性？
• 解决方案： 集成随机森林、SVM、XGBoost、LightGBM、CatBoost与逻辑回归六类模型，用基尼不纯度与递归特征消除筛选15个关键特征，多数投票融合后输出预测结果，CatBoost调优后F1值达0.571。
• 第三个核心问题：如何为失业人员推荐合适的岗位？
• 解决方案： 拼接简历文本与岗位文本，经Jieba分词与TF-IDF向量化后计算余弦相似度，按相似度排序输出推荐岗位，最高匹配度达0.86。

技术创新与业务价值

1. 创新提出”个体-经济”双维度预测框架，将宏观指标按时间锚点注入个体特征空间，跨期预测误差从17.3%降至9.8%。
2. 贝叶斯优化动态调整CatBoost超参数，F1值较基准逻辑回归提升8.8%，并支撑失业预警系统提前3个月识别风险个体（试点准确率82%）。
3. 人岗匹配模型实现教育背景、技能与岗位需求的量化对接，为失业人员提供初步岗位推荐方案，助力政府部门实现精准就业服务。

作者系数据分析与挖掘领域分析师，拥有多年数据挖掘与建模实践经验。

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