文档介绍：该【基于行政大数据的失业率估计：以某四百万人口城市为例 】是由【niuww】上传分享，文档一共【3】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于行政大数据的失业率估计：以某四百万人口城市为例 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。基于行政大数据的失业率估计：以某四百万人口城市为例
一、引言
随着社会经济的发展，失业问题一直是政府和社会关注的焦点。在中国，随着政府大力推进信息化建设，越来越多的行政数据可以被利用起来，用于分析问题和制定决策。失业率作为一个重要的社会指标，也可以通过大数据来进行估算和预测。本文以某四百万人口城市为例，探讨如何利用行政大数据来进行失业率估计，旨在为决策者提供参考和思路，为解决失业问题提供有益的思路和方法。
二、文献综述
失业率是指全部劳动力中未被雇佣者的人数占全部劳动力人数的比例，是衡量一个地区就业情况和劳动力市场供需关系的重要指标。目前关于失业率估计的相关研究主要是基于调查数据和统计数据两种方式进行的。
调查数据法是指通过调查所选劳动力样本及其家庭和邻居知道该地区的失业现状，再通过计算失业率达到预测失业率的目的。调查数据法的优点是能够反映出失业人群的具体情况，但是由于样本和调查的代表性问题，往往会产生误差和偏差。
统计数据法则是使用本地行政部门和相关机构提供的就业数据和失业登记数据来进行失业率估计。这种方法的优点是收集的数据更加全面、准确，而且数据的时效性也更好，但是由于缺少实际调查，也往往会存在一定的误差和偏差。
三、方法介绍
基于行政大数据的失业率估计需要利用大数据的分析能力和技术手段来进行，具体步骤如下：
1. 数据获取
数据获取是估计失业率的关键，需要从政府、企业和社会单位等多个方面收集数据，包括就业人口总数、失业人口数、从业人数、企业营业收入、个人收入等多个变量，涉及到多个部门和机构的数据共享和汇总问题。
2. 数据清洗和处理
采集的数据首先需要经过一系列处理和清洗，包括数据缺失值的处理、异常值的处理、数据精度的检查和要素分析的处理等，以确保数据的质量和准确性。
3. 建立数据模型
将收集好的数据进行模型构建和优化，利用机器学习和数据挖掘等技术手段，分析各变量之间的关系和因果关系，得出适用于该地区的失业率估计模型。
4. 结果输出和可视化
将模型输出的结果进行整理和可视化，得出具有可解释性和实际参考价值的失业率预测值，同时通过多种手段将数据结果反馈给政府部门、企业和社会组织等多方面，以支持他们的决策和行动。
四、实践案例
以某四百万人口城市为例，采用基于行政大数据的失业率估计方法，%。具体步骤如下：
从该市人力社保部门和局部企业等渠道获取了2018年的就业与失业数据，并通过抽样调查获取了就业人口总数与非劳动力人口总数，以及失业人口性别、年龄等信息。
对获取的数据进行了缺失值、异常值、数据精度和要素分析等处理。去掉缺失值后，总就业人口为250万，。
通过基于随机森林算法和逻辑回归的组合模型构建了失业率估计模型，从中选择了用来预测失业率的决策因子：职业、年龄、教育程度、社保等。
利用python编写程序，将估计出的失业率转化为地图可视化图像，方便政府部门和其他社会部门进行观察与分析。同时将数据结果反馈给政府和企业等多方面，帮助他们制定更好的就业政策和实施更及时的失业救助方案。
五、结论与展望
本文以某四百万人口城市为例，利用基于行政大数据的失业率估计方法，%。此方法利用了大数据分析、机器学习、数据挖掘等现代技术手段，具有更高的科学性和准确性，可以为决策者和监管部门提供更全面、准确的信息。
当然，该方法仍存在研究和改进的空间。由于本文仅算法对大数据进行初步分析，本文未深入探讨因素相互作用和对失业率变化的响应机制，可以针对其进行更深入的研究。此外，在数据采集、处理，以及模型优化方面仍有进一步的需求，需要进一步开展实证研究。
总之，本次基于行政大数据的失业率估计案例研究将有助于决策制定者和监管部门更好地了解该市的失业情况和就业需求，以制定精准和有效的就业政策，为实现共同富裕、全面建设社会主义现代化国家做出贡献。