金宝博备用网站就业趋势方法总结

我们使用多种可公开获得的数据集建立职业趋势的数据,注入的页面。金宝博备用网站大部分数据来源于美国联邦政府机构。我们做了一些合理的假设,这样使用的数据更方便和帮助。这些假设是必要的,因为来自不同机构,如劳动力美国能源部和美国人口普查局的数据集时,不要使用相同的分类方案。

职业分类

职业生涯金宝博备用网站走向职业分类严格遵循劳动的职业展望手册(OOH)美国能源部。这种分类是分层的,比其他一些分类,如标准职业分类(SOC 2010)更简单。

薪资信息

在职业网页劳工的职业就业统计美国能源部(OES)使用数据的工资信息。OES不会报告的薪水超过一定截止,约$ 19万在更高位数的丢失数据是使用从在同一类别其他职业信息内插。该OES数据,所以数据被重新解释为OOH分类,通过人在每个SOC占领数加权使用SOC 2010分类报告。

招聘预测

预测是由劳动的标题大约每两年根据美国统计局报告说:“职业就业预测”。从SOC分类到户外分类这些被重新诠释。

作业号

工作号码走势图表从OES数据构成。数据从SOC 2000和2010年的SOC转化为OOH分类。OES就业数字被调整为投影数字包括个体户和其他工作人员在OES调查不计算在内。在某些情况下,不一致的数据被省略。

科班出身

从美国人口普查美国社区调查(ACS)和教育综合高中后教育数据系统美国能源部(IPEDS)数据被用来确定与大学专业,职业和大学的信息。

工作和学院主要属性

从将O * NET数据库中的数据被用于开发的五点趋势职业属性。金宝博备用网站Ø*有关每个属性NET尺寸平均为每个职业,然后为每个属性的职业等级重新调整0-100。学院主要属性使用加权平均顶部10职业为主要和再次重新调节0-100。