i UBND TỈNH BÌNH DƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ DẦU MỘT NGUYỄN KIM SƠN SỬ DỤNG DATA MINING DỰ BÁO NHU CẦU LAO ĐỘNG CHO MỘT SỐ NGÀNH NGHỀ TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH BÌNH DƯƠNG LUẬN VĂN THẠC SĨ CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN MÃ SỐ: 8480104 BÌNH DƯƠNG, NĂM 2019 ii UBND TỈNH BÌNH DƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ DẦU MỘT NGUYỄN KIM SƠN SỬ DỤNG DATA MINING DỰ BÁO NHU CẦU LAO ĐỘNG CHO MỘT SỐ NGÀNH NGHỀ TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH BÌNH DƯƠNG LUẬN VĂN THẠC SĨ CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN MÃ SỐ: 8480104 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. LÊ TUẤN ANH BÌNH DƯƠNG, NĂM 2019 iii LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan luận văn này : “Sử dụng Data Mining dự báo nhu cầu lao động cho một số ngành nghề trên địa bàn tỉnh Bình Dương” là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu là thực tế, kết quả thực hiện nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Các tài liệu tham khảo, sản phẩm/ nghiên cứu sử dụng cho luận văn này được trính dẫn theo đúng quy định.
Bình Dương, ngày 07 tháng 3 năm 2019 Học viên thực hiện luận văn Nguyễn Kim Sơn iv LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành PGS. Lê Tuấn Anh, Thầy đã tận tình chỉ dẫn, định hướng và truyền đạt những kiến thức cho tôi suốt thời gian thực hiện luận văn này. Tôi xin bày tỏ long biết ơn ơn đến với quí Thầy Cô giáo trong khoa Kỹ thuật - Công nghệ, Phòng Đào tạo sau đại học – Trường đại học Thủ Dầu Một đã trang bị cho tôi những kiến thức nền tảng quan trọng và hỗ trợ tận tình trong suốt quá trình tôi theo học. Tôi xin chân thành cảm ơn Lãnh đạo Sở Lao động – Thương binh và Xã hội, Lãnh đạo Trung tâm Dịch vụ Việc làm tỉnh Bình Dương đã tạo điều kiện và cung cấp số liệu cho tôi hoàn thiện luận văn này.
Mặc dù đã cố gắng song luận văn cũng không tránh khỏi những thiếu sót. Tôi rất mong nhận được những ý kiến đóng góp của Thầy Cô để tôi có thể hoàn thiện hơn đề tài của mình. Xin trân trọng cảm ơn. Bình Dương, ngày 07 tháng 3 năm 2019 Học viên thực hiện luận văn Nguyễn Kim Sơn v MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN.
IV DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT. VII DANH SÁCH BẢNG. VIII DANH SÁCH HÌNH VẼ. CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN.
THỊ TRƯỜNG LAO ĐỘNG. Khái niệm và đặc điểm chung của thị trường lao động. Các yếu tố thị trường lao động. Thông tin thị trường lao động.
Hệ thống thông tin thị trường lao động. MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO. KHAI PHÁ DỮ LIỆU. Giới thiệu về khai phá dữ liệu.
Các kỹ thuật khai phá dữ liệu phổ biến. CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN. MÔ HÌNH DỰ BÁO, TIÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ VÀ YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN DỰ BÁO CẦU LAO ĐỘNG. XÁC ĐỊNH BÀI TOÁN CHO MÔ HÌNH DỰ BÁO.
MỘT SỐ THUẬT TOÁN XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO. Decision trees và Random forests. ĐỘ ĐO ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH DỰ BÁO. CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN CẦU LAO ĐỘNG.
Các yếu tố về chính sách. Các yếu tố về kinh tế - xã hội. Các yếu tố khoa học công nghệ. Lựa chọn yếu tố tác động thêm vào dữ liệu dự báo.
THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ. MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM. CHUẨN BỊ TẬP DỮ LIỆU. Thông tin về cơ sở dữ liệu.
Mô tả về cơ sở dữ liệu thực nghiệm. CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH THỰC NGHIỆM. THỰC NGHIỆM MÔ HÌNH DỰ BÁO. Thực nghiệm, đánh giá mô hình dự báo .Đánh giá kết quả thực nghiệm mô hình dựa trên các độ đo .Kiểm chứng số liệu dự báo với số liệu thực tế.
Kết quả dự báo dựa trên Random forest .50 TÀI LIỆU THAM KHẢO .52 vii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt ILO International Labour Tổ chức lao động Quốc tế Organization LR Linear Regression Hồi quy tuyến tính KNN K-nearest neighbors K láng giềng gần DTs Decision trees Cây quyết định RF Random forests Rừng ngẫu nhiên CSDL Cơ sở dữ liệu TTLĐ Thị trường lao động viii DANH SÁCH BẢNG Bảng 3. Độ lệch của kết quả số liệu dự báo so với số liệu thực tế năm 2015 của nhóm thuộc tính thông tin chung về số Lao động trong doanh nghiệp trên 2 mô hình. Hệ số tương quan giữa tổng số lao động đại học trở lên và GDP, dân số cả nước, dân số Bình Dương. Bảng mô tả dữ liệu thực nghiệm dự báo .2: kết quả độ đo các thuộc tính thông tin chung về số lao động .3: kết quả độ đo các thuộc tính số lao động theo chuyên môn kỹ thuật .4: kết quả độ đo các thuộc tính số lao động theo lĩnh vực giáo dục đào tạo .5: kết quả độ đo các thuộc tính số lao động theo lĩnh vực nhà nghiên cứu .6: Kết quả độ đo trung bình của các thuộc tính trên các mô hình 41 Bảng 4.7: Số liệu thực tế, số liệu dự báo và độ lệch của kết quả số liệu dự báo so với số liệu thực tế năm 2015 của nhóm thuộc tính thông tin chung về số lao động trong doanh nghiệp trên 4 mô hình.8: Số liệu thực tế, số liệu dự báo và độ lệch của kết quả số liệu dự báo so với số liệu thực tế năm 2015 của nhóm thuộc tính số lao động theo chuyên môn kỹ thuật trên 4 mô hình .9: Số liệu thực tế, số liệu dự báo và độ lệch của kết quả số liệu dự báo so với số liệu thực tế năm 2015 của nhóm thuộc tính số lao động theo lĩnh vực giáo dục đào tạo trên 4 mô hình.10: Số liệu thực tế, số liệu dự báo và độ lệch của kết quả số liệu dự báo so với số liệu thực tế năm 2015 của nhóm thuộc tính số lao động theo lĩnh vực nhà nghiên cứu trên 4 mô hình.
Tỷ lệ phần trăm tập kiểm tra và kết quả độ lệch giữa số liệu dự báo so với số liệu thực tế năm 2015 trên thuộc tính tổng số lao động. Số cây trong rừng và kết quả độ lệch giữa số liệu dự báo so với số liệu thực tế năm 2015 trên thuộc tính tổng số lao động .13: Độ chính xác của kết quả số liệu dự báo so với số liệu thực tế năm 2015 của nhóm thuộc tính thông tin chung về số Lao động trong doanh nghiệp theo số năm dự báo .14: Độ chính xác của kết quả số liệu dự báo so với số liệu thực tế năm 2015 của nhóm thuộc tính số lao động theo chuyên môn kỹ thuật theo số năm dự báo .15: Độ chính xác của kết quả số liệu dự báo so với số liệu thực tế năm 2015 của nhóm thuộc tính số lao động theo lĩnh vực giáo dục đào tạo theo số năm dự báo .16: Độ chính xác của kết quả số liệu dự báo so với số liệu thực tế năm 2015 của nhóm thuộc tính số lao động theo lĩnh vực nhà nghiên cứu theo số năm dự báo .17: Độ chính xác trung bình kết quả dự báo của các thuộc tính với số năm dự báo là 01 năm và 02 năm. 49 x DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 2. Quá trình khai phá dữ liệu .1: Mô hình hồi quy tuyến tính.2: Mô hình Random forest cho vấn đề hồi quy .1: Mô hình thực nghiệm dự báo .2: Biểu đồ so sánh kết quả trung bình độ đo các thuộc tính trên các mô hình.3: Biểu đồ độ chính xác của kết quả số liệu dự báo so với số liệu thực tế năm 2015 của giá trị trung bình độ chính xác các thuộc tính trên 4 mô hình.
TỔNG QUAN Trong chương này, chúng tôi sẽ trình bày một cách sơ lược về tỉnh Bình Dương, vai trò của nguồn lực trong phát triển kinh tế của Tỉnh, những khó khăn trong việc phân tích, dự báo thông tin thị trường lao động từ đó cho thấy sự cần thiết trong việc xây dựng mô hình dự báo về nhu cầu lao động đáp ứng yêu cầu cấp thiết của hoạt động thị trường lao động trên địa bàn tỉnh Bình Dương. Nguồn lực con người luôn là vấn đề quan trọng quyết định sức mạnh của đất nước đặc biệt trong bối cảnh toàn cầu hóa như hiện nay. Ở nước ta, Đảng và Nhà Nước luôn khẳng định quan điểm coi con người là trung tâm của sự phát triển, của công cuộc xây dựng và bảo vệ Tổ quốc. Hiện nay, trong điều kiện đẩy mạnh công nghiệp hóa và hội nhập quốc tế, phát triển nhân lực được coi là một trong ba khâu đột phá của chiến lược chuyển đổi mô hình phát triển kinh tế - xã hội của đất nước; đồng thời, phát triển nhân lực trở thành nền tảng phát triển bền vững và tăng lợi thế cạnh tranh quốc gia.
Bình Dương là một tỉnh nằm ở vùng trọng điểm kinh tế phía Nam, hiện nay có 29 khu công nghiệp và hơn 12 cụm công nghiệp đang hoạt động với trên 32 ngàn doanh nghiệp đăng ký và hơn một triệu lao động đang làm việc, hàng năm Bình Dương cần thêm trên 45 ngàn lao động, trong đó lao động có tay nghề và có trình độ chuyên môn cao là trên 80%. Việc nghiên cứu đưa ra mô hình dự báo về nhu cầu lao động cho một số ngành nghề tại tỉnh Bình Dương là hết sức cần thiết trong việc góp phần xây dựng hệ thống thông tin thị trường lao động nhằm tạo bức tranh tổng thể về thị trường lao động, từ đó sẽ thúc đẩy công tác hỗ trợ người lao động, tạo điều kiện phục vụ người dân nhanh chóng và tốt hơn, thông qua hoạt động của Hệ thống thông tin thị trường lao động các ngành, cac cấp sẽ có kế hoạch cụ thể trong việc đào tạo – dạy nghề và các giải pháp thiết thực trong việc giới thiệu và giải quyết việc làm của tỉnh, định hướng hoạch định chiến lược cho tương lai. Hệ thống thông tin thị trường lao động phù hợp với xu thế phát triển, tăng hiệu quả các dịch vụ hỗ trợ giải quyết việc làm, tăng cơ hội giao dịch việc làm giữa người lao động và người sử dụng lao 2 động. Trong những năm gần đây, công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ và việc ứng dụng cộng nghệ thông tin trong nhiều lĩnh vực trong đời sống, kinh tế xã hội đã làm lượng dữ liệu được thu thập và lưu trữ ở các hệ thống thông tin tăng lên một cách nhanh chóng dẫn tới sự bùng nổ thông tin.
