КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ВАКАНСИЙ ИНЖЕНЕРОВ: МЕТОДЫ K-СРЕДНИХ И МОДЕЛЬ ГАУССОВОЙ СМЕСИ
DOI:
https://doi.org/10.25806/uu-4771Статья поступила в редакцию: 10.10.2024
Статья принята к публикации: 22.11.2024
Статья опубликована: 05.12.2024
Ключевые слова:
рынок труда, вакансии инженеров, работодатели, метод K-средних и модель гауссовой смеси.Аннотация
В данной статье представлен анализ вакансий с инженеров, размещенных на портале «Работа России». Цель исследования заключалась в определении типологии вакансий на основе анализа максимальной и минимальной предлагаемой заработной платы с использованием методов кластеризации. В качестве методов кластеризации были выбраны K-средних и модель гауссовой смеси (GMM). Оптимальное количество кластеров было определено с помощью метода «согнутого колена». Результаты исследования показали, что модель гауссовой смеси является более надежным методом кластеризации по сравнению с методом K-средних, так как она позволяет более точно выявлять кластеры с различными характеристиками заработной платы. Полученные результаты могут быть использованы для дальнейшего анализа рынка труда и разработки рекомендаций по улучшению качества данных и процессов найма.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Лицензия: Статья распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Список литературы
Варшавская Е.Я., Котырло Е.С. Выпускники инженерно-технических и экономических специальностей: между спросом и предложением // Вопросы образования. 2019. № 2. C. 98-128.
Жевакин Д.М., Широбокова С.Н. Формализованный анализ функциональной полноты интернет-ресурсов по поиску вакансий // Молодой исследователь Дона. 2021. № 1. C. 33-38.
Осипов А.В. и др. Оценка вакансий сотрудников для ранжирования по уровню заработной платы в поисковой выдаче // Российский экономический интернет-журнал. 2019. № 3. C. 65.
«Работа в России»: обработанные и объединенные сведения о вакансиях, резюме, откликах и приглашениях портала trudvsem.ru // Роструд; обработка: Бабушкина В.О., Тимошенко А.Ш., Инфраструктура научно-исследовательских данных, АНО «ЦПУР», 2021. Доступ: Лицензия CC BY-SA. Размещено: 02.12.2021. (Ссылка на набор данных: http:// data.rcsi.science/data-catalog/datasets/186/) .
Удахина С.В., Ошуркова В.А., Косухина М.А. Разработка прогнозной модели рынка вакансий цифровых профессий // Петербургский экономический журнал. 2022. № 1. C. 83-94.
Хохлова О., Хохлова А., Чойжалсанова А. Разработка алгоритма анализа вакансий на рынке труда по данным из открытых источников // Вопросы статистики. 2022. № 4 (29). C. 33-41.
Зарплатные индексы Superjob (SJI) // Superjob.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://www.superjob.ru/paymentindex/ (дата обращения: 30.10.2024).
Россия — статистика рынка труда. [Электронный ресурс]. URL: https://stats.hh.ru/#hhindex%5Bactive%5D=true (дата обращения: 30.10.2024).
О портале «Работа России» // Работа России - Общероссийская база вакансий и резюме. Государственный портал trudvsem.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://trudvsem.ru/about (дата обращения: 30.10.2024).
