[发明专利]基于移动信令大数据的应届毕业生跳槽频率分析方法

权利要求书

1.一种基于移动信令大数据的应届毕业生跳槽频率分析方法，其特征在于：

(1)数据采集：利用电信运营商的信令数据，对每个IMSI识别号所在的基站扇区位置、进出时间信息进行采集，并进行数据清洗；

(2)数据预处理：对进出基站缺失信令进行插值补偿；

(3)居住地判定：读取IMSI在21：00至次日7：00之间所访问过的所有基站，根据数据采集步骤中得到的轨迹数据，将IMSI所对应的居住时间段内所访问过的基站信息建成一个统计表，并进一步统计在每个基站停留的时长，把停留时长最长的基站所对应的地理位置判定为其居住地，该居住地称为日居住地；一个自然月内，日居住地累计停留最多的位置判定为月居住地；

(4)工作地判定：读取IMSI在7：00-19：00之间所访问过的所有基站，根据数据采集步骤中得到的轨迹数据，将IMSI所对应的所有工作时间段内所访问过的基站信息建成一个统计表，并进一步统计在每个基站停留的时长，把停留时长最长的基站所对应的地理位置判定为其工作地，该工作地称为日工作地；一个自然月内，日工作地累计停留最多的位置判定为月工作地；

(5)应届毕业生识别：第一步筛选符合毕业生年龄范围的IMSI集合；第二步在上述IMSI集合中筛选在二月到六月中任意一个月的居住地在指定学校的范围内的IMSI；第三步在前两步结果中筛选九月到十一月的居住地均不在学校范围内的IMSI，经过三步筛选出来的IMSI集合即为所研究年份的应届毕业生；

(6)毕业生第一份工作的工作时长判定：依据工作地判定方法，分析毕业生的月工作地变化情况，以研究年份的七月开始，从第一次采集到毕业生工作地的时间到工作地第一次发生改变的时间，这段时间间隔为毕业生第一份工作的工作时长；根据所筛选的毕业生的平均工作时长即可用于判断该毕业生群体的换工作频率是否频繁。

2.根据权利要求1所述的基于移动信令大数据的应届毕业生跳槽频率分析方法，其特征在于：步骤(3)的插值补偿是指如果用户在统计时间段内只有进入某基站时间而没有离开该基站时间，或者只有离开某基站时间而没有进入该基站时间，则对缺失数据进行插补，插补时间点是该统计时间段的起始时间和结束时间。

3.根据权利要求1所述的基于移动信令大数据的应届毕业生跳槽频率分析方法，其特征在于：步骤(5)的第一步筛选中的毕业生年龄范围在21到30岁之间。

4.根据权利要求1所述的基于移动信令大数据的应届毕业生跳槽频率分析方法，其特征在于：步骤(5)的第二步筛选中的时间选取可以在二月到六月中选取两个月即可，这样做的目的是在保障准确性的基础上尽量减少计算量。

5.根据权利要求1所述的基于移动信令大数据的应届毕业生跳槽频率分析方法，其特征在于：步骤(5)的第三步筛选中的时间选取可以在九月到十一月至少选取两个月，且选取时间时时连续的，这样做的目的也是在保障准确性的基础上尽量减少计算量。

6.根据权利要求1所述的基于移动信令大数据的应届毕业生跳槽频率分析方法，其特征在于：步骤(6)的月工作地变化的时间间隔具体实现方法是从七月开始，识别所有毕业生的工作地情况，如果下个月工作地没有发生改变，则工作时长累计加一个月，如果工作地发生改变，则认为更换工作，换工作前的累计月份数量即为一份工作的工作时长。