一、项目概述以人工智能及大数据的新型技术分析手段为基础，通过自动化方式，对全校在招91个专业及全校宏观开展以下分析：1、本专业的全国社会需求人才趋势与预测情况分析。2、本专业在长三角区域的社会需求人才趋势与预测情况分析。3、本专业在江苏省的社会需求人才趋势与预测情况分析。4、本专业的社会需求占所属学科需求趋势及预测分析。5、本专业的社会需求中属于国家战略性新兴产业的比例及多年趋势预测分析。6、生源情况分析：（1）本专业最近四年以上的招生人数占全国本科专业比例趋势。（2）本专业最近四年以上的招生人数占所属学科比例趋势。7、本专业复合人才培养需求分析：（1）最近四年以上全国招聘本专业本科人才时同时招聘的专业的职位数量占比情况。（2）最近四年以上全国招聘本专业本科人才时同时招聘的专业的需求人数占比情况。8、全校专业面向的重点行业，产业及江苏省重点产业集群的需求趋势及预测分析。9、我校专业布点，专业师资，江苏省重点产业集群对全校专业的需求度分析等等。二、技术要求1、以人工智能及大数据的新型技术分析手段为基础，通过自动化方式，对不低于2****00个招聘站，持续五年不低于6000万条招聘需求数据；从全国超过1000所本科高校的近十年毕业生工作经历数据，智能跟踪各个时间段内的职业经历轨迹信息，分析全国、长三角，江苏省区域人才的社会需求情况。2、从全国、长三角，江苏省区域对各专业的社会需求职位数量及比例趋势分析。3、从全国、长三角，江苏省区域对各专业的社会需求人数及比例趋势分析。4、从全国、长三角，江苏省区域对各专业社会需求的职位数量比例及近5年的预测分析。预测算法模型至少涵盖通识能力、平均月薪、单位对毕业生满意度、工作胜任力、晋升、专业知识与技能、历史需求数据等因素。5、从全国、长三角，江苏省区域对各专业社会需求的人数比例及近5年的预测分析。预测算法模型至少涵盖通识能力、平均月薪、单位对毕业生满意度、工作胜任力、晋升、专业知识与技能、历史需求数据等因素。6、从全国战略性新兴产业对各专业的社会需求职位数量比例趋势分析。7、从全国战略性新兴产业对各专业的社会需求人数比例趋势分析。8、从全国战略性新兴产业对各专业社会需求的职位数量比例5年的预测分析。预测算法模型至少涵盖通识能力、平均月薪、单位对毕业生满意度、工作胜任力、晋升、专业知识与技能、历史需求数据等因素。9、从全国战略性新兴产业对各专业社会需求的人数比例5年的预测分析。预测算法模型至少涵盖通识能力、平均月薪、单位对毕业生满意度、工作胜任力、晋升、专业知识与技能、历史需求数据等因素。10、从江苏省重点产业集群对各专业的社会需求职位数量比例趋势分析。11、从江苏省重点产业集群对各专业的社会需求人数比例趋势分析。12、从江苏省重点产业集群对各专业社会需求的职位数量比例5年的预测分析。预测算法模型至少涵盖通识能力、平均月薪、单位对毕业生满意度、工作胜任力、晋升、专业知识与技能、历史需求数据等因素。13、从江苏省重点产业集群对各专业社会需求的人数比例5年的预测分析。预测算法模型至少涵盖通识能力、平均月薪、单位对毕业生满意度、工作胜任力、晋升、专业知识与技能、历史需求数据等因素。14、从全国、指定区域对各专业的高校招生人数比例趋势分析。15、对各专业复合人才培养需求开展分析。16、对各专业的高考录取景气度分析。17、对各专业专任教师的职称，学历分析。18、江苏省重点产业集群对本校专业的需求指数分析。19、本校专业近4年全国其他高校新增设情况分析。20、同类高校合集各专业近4年平均招生人数分析。（合集包括：江苏省高校、非双一流）21、通识能力智能提取算法模型质量，提供国内省级及以上教育部门直属评估机构参与验证并对外公开发布的通识能力证明文件复印件（需加盖公章），以证明其提取算法模型质量；证明原件备查。22、预测算法模型精度保障，可进行不低于两年的准确度实证验证，提供一份已交付过客户应用的证明，至少包含两年的预测，其中预测需求人数比例与对应年度已发生的比例对比，每年相对偏离幅度不超过10%。证明原件备查。

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