Прогноз: Прогнозирование потребности в квалифицированных кадрах

Прогнозирование потребности в квалифицированных кадрах - продукт компании «Прогноз», создан на основе методики определения потребности в квалифицированных кадрах. Эта методика учитывает не только особенности государственной политики и демографической ситуации, но и специфику регионального рынка труда, отраслевые прогнозы потребности в кадрах и прогноз баланса трудовых ресурсов.

16 января 2014 года компания «Прогноз» представила программный продукт «Прогнозирование потребности в квалифицированных кадрах». По мнению разработчиков, он будет актуален для специалистов департаментов труда и занятости населения, агентств по труду и занятости, министерств образования, министерств и ведомств по социальной политике.

Направление действия системы

С помощью продукта органы власти смогут решать задачи по среднесрочному (на 3-5 лет) и долгосрочному (до 10 лет) планированию потребностей в кадрах с учетом уровня образования, видов экономической деятельности, групп специальностей и занятий.

Методика расчета данных опирается и на данные социально-экономического развития России и региона.

Программный продукт реализован на BI-платформе Prognoz Platform - она помогает создать бизнес-приложения «под ключ» и разрабатывать настольные, web- и мобильные приложения для визуализации и оперативного анализа данных, формирования отчетности, моделирования и прогнозирования бизнес-процессов.

Функционал решения

• использование информации из баз данных под управлением промышленных

СУБД (MS SQL, Oracle);

• быстрый просмотр и анализ результатов «на лету» по множеству
  • переменных / уравнений;
  • сценариев;
  • вариантов расчета;

• создание типовых моделей и их тиражирование;
• задание различных формул на различных периодах расчета для обеспечения сопоставимости данных;
• поячеечное оформление.

В системе поддерживаются следующие методы и преобразования:

• простые арифметические операции (+, -, *, /);
• методы обработки и заполнения пропущенных значений;
• методы выделения сезонности (Census);
• методы анализа (корреляционный анализ, автокорреляционные функции, тесты стационарности Дикки-Фуллера, на причинность Гренжера);
• методы корреляционно-регрессионного анализа (линейный и нелинейный МНК, модель коррекции ошибок);
• диагностические тесты;
• экстраполяционные методы (Бокса-Дженкинса, трендовые модели);
• методы нелинейной оптимизации.

Система предоставляет широкие возможности по визуализации, в т.ч. по визуализации взаимосвязей между показателями модели в виде ориентированных графов.