C 题 就业状态分析与预测

本文将为大家来带2025年华中杯C题超详细解题思路+初步代码分享，以便大家可以尽快上手C题。对于数据类型题目，首先需要进行数据清洗工作。 基于给出的下述各项指标，数据清洗主要分析 缺失值处理、异常值处理、描述性分析

缺失值处理：

以下为初步筛选的缺失数据

具体名称	缺失项数	具体内容
户籍地址	3	1145 6601958 郑** 1297 6771653 兰** 4263 5818097 徐**
专业	1146	3 4928113 赵** 4 7042187 张** 14 6028911 孔**等
毕业学校	1	4188 629904 饶**

异常数据处理：

1、逻辑异常

示例1 出生年份 计算填写人信息 是否年龄真实

示例2 户籍地址 无效信息

具体名称	异常项数	具体内容
户籍地址	3	1411 6459331 谭** 1881 1698033 吴** 3205 5445632 陈**
文化程度	1	5957676 张**
就业时间	1	1905/7/10 0:00

1、边缘值异常

当前就业状态判定，我们以表格中“失业注销时间”为标准，存在注销时间我们认为该人已经是就业状态，无失业注销时间记录则为失业状态(5000个样本都是最开始失业的样本)

最终清洗后，得到3827个样本，后续可以进行必要的描述性分析

问题一：数据特征分析

问题一的主要目的是通过筛选，从50+个变量中，选出对失业就业状态最有影响的几个以便进行后续建模。因此，通过统计人员按照年龄、性别、学历、专业、行业与失业的关系即可。下面是，基于上述数据清洗后的数据进行的统计分析。

变量名	值	描述	变量名	值	描述
性别	1	男	婚姻状态	10	未婚
	2	女		20	已婚
民族	1	汉族		30	丧偶
	2	蒙古族		40	离婚
	3	回族	政治面貌	0	群众
	6	苗族		1	中国共产党党员
	11	满族		3	中国共产主义青年团团员
	15	土家族		9	中国致公党党员
	97	其他	文化程度	31	大学专科
婚姻状态	10	未婚		41	中等专科
	20	已婚		21	大学本科
	30	丧偶		14	硕士研究生
	40	离婚		90	其他

整体就业状态分析：

就业人数：3122

失业人数：705

按性别分析就业状态：

Gender    Employed    Unemployed

______    ________    __________

1         1444         274   

2         1678         1431    

AgeGroup     Employed    Unemployed

_________    ________    __________

{'20-29'}      1549         290    

{'30-39'}      1354         312    

{'40-49'}       169          79    

{'50-59'}        40          24    

{'60-69'}        10           0    

{'70-79'}         0           0    

按学历分析就业状态：

EducationLevel    Employed    Unemployed

______________    ________    __________

14               8            1   

21            1733          278    

31            1968          398    

41              12            5   

90             106           23   

问题二：就业状态预测

根据分析结果，我们可以看出年龄 性别 学历 专业 婚姻状态都能够对失业与否产生较大影响。使用机器学习模型(具体模型大纲，可看文末)，如 决策树、随机森林、支持向量机（SVM） 或 逻辑回归 来建立预测模型。

这里以逻辑回归模型为例进行示例说明，后续将加入多模型精度对比进一步丰富

问题三：就业状态预测模型优化

除了个人层面因素影响外，宏观经济、政策、劳动力市场状况、宜昌市居民、消费价格指数、招聘信息等也可能会影响就业状态。因此，我们从国家统计局收集了近20年每个月的各种指标

指标	国民总收入(亿元)	劳动力(万人)	居民消费价格指数(1978=100)	年末总人口(万人)
2024年	1339672			140828
2023年	1283680.3	77216	708	140967
2022年	1223706.8	76863	706.6	141175
2021年	1165816.8	78024	692.7	141260
2020年	1026751.9	78392	686.5	141212

根据问题三需求，在国家统计局下载了2000-2025年各指标数据，我们利用居民失业就业时间识别对应时刻下的各项指标数据，作为模型输入变量进行输入

失业、就业分析对比	各年龄段人数统计	各指标数据相关性热分析