[發明專利]一種基于CAPE特性的行業收入趨勢預測方法及系統

在審

• 申請號: 202010755263.9
• 申請日: 2020-07-31
• 公開（公告）號: CN111861037A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 佘彥;趙龍霄;任慶偉;李崢;潘生林
• 申請（專利權）人: 浙江萃文科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/10
• 代理公司: 長春眾邦菁華知識產權代理有限公司 22214
• 代理人: 張偉

本發明公開了一種基于CAPE特性的行業收入趨勢預測方法及系統，其中方法包括步驟：提取CAPE測試特征；建立CAPE能力曲線模型，并調整模型的參數，得到四種能力特征對應的模型曲線；獲取待預測行業的收入樣本數據，進行曲線擬合，得到收入趨勢函數，以當年待預測行業的剛從業平均工資作為收入趨勢函數的初值，得到收入預測曲線；確定行業權重和四種能力特征的比重；根據行業權重和四種能力特征的比重將收入預測曲線與四種模型曲線復合，得到行業收入趨勢預測曲線。本發明融入了個人特性因素對收入趨勢的影響，增加了預測的維度，并利用了基于多種學科交叉的技術，使預測結果更加科學合理，對于行業收入的預測提供了理論的依據。

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域，特別涉及一種基于CAPE特性的行業收入趨勢預測方法及系統。

背景技術

當選擇行業的時候，薪資是我們考慮的一個重要因素。每個行業因為工作性質的不同，都有自己獨特的行業收入曲線。有的行業逐漸趨于飽和，收入趨于平穩甚至有下降的趨勢。而一個人從踏入職場開始，收入是隨工作年份和經驗整體呈增長趨勢的。但是每個人都是一個獨立的個體，能力和個性都是不同的，而這種不同會導致收入趨勢的不同，也就是同一時間入職的兩個人工作幾年后相同的時間節點收入會有差異，而基于人的特性的行業收入預測就顯得至關重要。

現有的技術都是收集樣本，給出一段時間節點的薪資收入，比如工作后每隔一年的收入，并且往往收集的樣本量太小，預測結果存在很大偏差。并且現在工資水平在整體提高，如果還用往年數據來給出未來收入值缺乏科學性。現存的技術也只是泛泛的把所有人都默認為是相同的，沒有給出人的特性對整個行業收入趨勢的影響，而忽略了個人特征維度單純考慮收入是沒有意義的。

發明內容

基于此，有必要針對目前仍行業收入趨勢預測存在的樣本量小、誤差大以及忽略了個人特征維度的問題，提供一種基于CAPE特性的行業收入趨勢預測方法及系統。

為解決上述問題，本發明采取如下的技術方案：

一種基于CAPE特性的行業收入趨勢預測方法，包括以下步驟：

步驟一：提取CAPE測試特征，所述CAPE測試特征包括控制力能力特征、分析力能力特征、執行力能力特征和表達力能力特征；

步驟二：對提取的四種能力特征進行建模處理，建立CAPE能力曲線模型，并調整模型的參數，分別得到四種能力特征對應的模型曲線；

步驟三：獲取待預測行業的收入樣本數據，利用最小二乘法對所述收入樣本數據進行曲線擬合，得到收入趨勢函數，并以當年待預測行業的剛從業平均工資作為初值，代入所述收入趨勢函數，得到待預測行業的收入預測曲線；

步驟四：針對待預測行業，確定行業權重和四種能力特征的比重；

步驟五：根據行業權重和四種能力特征的比重將所述收入預測曲線與四種模型曲線復合，得到行業收入趨勢預測曲線。

相應地，本發明還提供一種基于CAPE特性的行業收入趨勢預測系統，包括：

特征提取模塊，用于提取CAPE測試特征，所述CAPE測試特征包括控制力能力特征、分析力能力特征、執行力能力特征和表達力能力特征；

建模模塊，用于對提取的四種能力特征進行建模處理，建立CAPE能力曲線模型，并調整模型的參數，分別得到四種能力特征對應的模型曲線；

曲線計算模塊，用于獲取待預測行業的收入樣本數據，利用最小二乘法對所述收入樣本數據進行曲線擬合，得到收入趨勢函數，并以當年待預測行業的剛從業平均工資作為初值，代入所述收入趨勢函數，得到待預測行業的收入預測曲線；

確定模塊，用于針對待預測行業，確定行業權重和四種能力特征的比重；