分类:职位-技能-教育多层网络分析

来自Big Physics


美国劳动部整理了一个职位(工作岗位、工作内容的意思)-技能-教育-兴趣数据。这个数据本身可以用来给移民局使用,或者给个体做职业规划使用。不过,这不是我们的目的,尽管如果有心人要以此为基础做一个中国版本也挺好。我们的目的是,以这个数据为基础来看看什么教育或者什么技能在整个各种工作中具有比较重要的地位,以及,看看大学阶段(本科、硕士、博士)的教育和职位的关系。这两个问题可能对于大学选择专业来配合自己的目前的兴趣和将来的职业都有一定意义。

数据来源

  1. 美国劳动部的职位-技能-教育-兴趣数据库[1]https://www.onetcenter.org/database.html#all-files
  2. 一定数量的简历,包含受教育专业、第一份工作、后续的其他工作,如果有其他技能培训经历的数据就更好了

怎么算

  1. 中心性计算:从职位-技能-教育-兴趣数据库构建网络做中心性分析,看看各个受教育专业在职位上的影响力,等类似的问题。
  2. 从简历数据库获得教育-(第一、第二、第三、...)职位对,然后针对这个对给一个关联性评分。评分方式可以这样:如果这个对直接出现在上面的网络中,则算完全相关,计1分;否则按照网络上的距离来按照某个衰减函数计算。或者,也可以用转移矩阵来计算:把上面的网络的边的出现次数归一化以后看做转移概率。

下一步工作

  1. 收集数据和文献
  2. 完成以上分析
  3. 如果还能够做一个各个国家的对比就更有意思了。更加发达的国家应该会更加专门化,但是,可能也会提供更多跳转和再次学习的机会,结论不好说。

参考文献

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