基于时间序列及K-Means聚类的学生就业形式分析

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。