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摘要
为了从样本量庞大、岗位描述多样复杂的招聘数据中获取与薪资显著相关的变量，探究数据分析岗位薪资的影响因素。本文将惩罚因子法和广义线性回归模型结合进行变量选择，提出了LASSO-GLM算法、SCAD-GLM算法和Adaptive LASSO-GLM算法。以均方误差作为三种算法的评价准则，选取出最适合本案例的Adaptive LASSO-GLM算法进行薪资影响因素分析。结果表明，应聘者的工作经验年限、学历高低、掌握的软件、公司类型和公司所在地会对数据分析岗位的薪资造成显著影响，从而为数据分析相关岗位的应聘人员提供就业方向及就业学习指导。
- 出版日期2023
- 单位福建体育职业技术学院; 福州大学
