一、2021我国登记失业率数据？
人力资源社会保障部2021年上半年数据显示，1—6月份城镇新增就业698万人，完成预期目标的63.5%，新增就业目标完成情况良好。1—6月份，全国城镇调查失业率均值为5.2%，低于5.5%左右的预期目标。国家实施的一系列稳就业、促就业的措施，有力地稳定了市场预期，保障了就业形势总体稳定。
不过另一组数据可能让青年人会有所担忧。今年高校毕业生总量达到909万人，再创历史新高。随着6月份毕业季的到来，高校毕业生就业压力增大，带动青年人失业率上升。6月份，16—24岁城镇青年失业率为15.4%，比5月份上升1.6个百分点。
虽然全国的整体失业率低于预期，但是青年的就业压力却越来越大，毕业人数大量增加的影响是一方面，还有很多其他因素造成就业难，既有外因也有内因。
【疫情影响企业倒闭或裁员，岗位需求减少】
近两年受疫情影响，一些企业倒闭，一些企业裁员，导致增加了失业人群体量。失业的人要重新就业，应届毕业生要寻找工作，就形成在企业招聘岗位骤减的同时，寻求就业人数大量增加的矛盾冲突，更增加了刚刚从学校毕业，没有任何工作经验的青年人的就业压力。
【企业对人才选择要求越来越高】
面对公开竞争的人才市场，企业在招聘时的要求也越来越高，特别是大企业或者国企，基本只会去重点大学招聘。而且多数用人单位普遍希望新进人员能更快上手，除了要求本科以上学历的比例逐年增多外，对求职者技能的要求也越来越明确。所以对于刚毕业的二本、大专等院校毕业学生的就业非常困难，薪资水平也不高。而且，二本类院校毕业人数本身就远远多于重点本科毕业人数，导致就业难的人数体量就居高不下。
【求职者自身的就业挑剔】
从求职者自身的因素来看，存在自身定位不清，没有合理的职业规划，不少求职者特别是95后、00后，很多都是独生子女，对应聘企业的企业文化、工作环境、个人未来发展空间等越来越“挑剔”，即使自身条件一般，找不到工作也不愿将就自己，大企业门槛高进不去，小企业又不愿去，高不成低不就，所以很难做到与应聘企业一拍即合而导致的失业。
另外，有些大学生刚毕业时经济上仍然依靠家庭支撑，特别是家庭条件比较好的，本身没有经济压力，更容易持观望或者可有可无的工作态度，没有找到理想的企业就宁愿在家里宅，甚至萌生不想就业的想法。
当然，还有诸如教育人才结构方向与市场需求存在差异等等各方面因素的影响。总之，摆在面前的是实实在在的青年人就业难题，失业人数越多对社会稳定的影响就越大，提高青年人的就业率是降低整体失业率的核心要点。
不过，国家也正在针对重点失业人群就业进行一系列的安排部署。例如针对明确不裁员或少裁员的企业可获得必要的财税、金融等政策支持。以工代训的政策继续延长，帮助企业生产经营的同时有效吸纳就业人员。鼓励中小微企业吸纳就业，鼓励到基层就业，鼓励自主创业，发挥国有企业稳岗就业，扩大研究生招生规模等等。
人社部门也将利用与教育部门信息衔接、畅通失业登记、开展基层走访等方式，将未就业毕业生及时纳入服务体系，根据需要提供职业介绍、职业指导等免费基本公共就业服务。对其中的零就业家庭、身有残疾等困难毕业生，优先开展就业援助。#毕业生失业率#
有效提高就业，减少失业，国家政策大环境非常重要，但是求职者正确规划职业、合理选择岗位也非常的重要。求职者要对自身条件有准确的判断，对未来有清晰的规划定位，即使一时无法确定方向，也应当通过在实际从业中不断提高职业能力和明晰职业目标，后期再调整职业方向也是可以的。对于一些家庭经济条件较好的，直接选择自主创业也未尝不可。
二、中国历年失业率数据？
在城镇失业人员再就业以及就业困难人员就业方面，2020年1-11月，全国城镇失业人员再就业人数462万人，就业困难人员就业人数149万人。
在失业率方面，统计局数据显示，1-11月份，全国城镇新增就业1099万人，完成全年目标任务的122.1%。11月份，全国城镇调查失业率为5.2%，比10月份下降0.1个百分点，连续4个月下降；其中25-59岁人口调查失业率为4.7%，下降0.1个百分点。
三、2019中国失业率数据？
12月份，全国城镇调查失业率为5.2%，2019年各月全国城镇调查失业率保持在5.0%-5.3%之间，实现了低于5.5%左右的预期目标。全国主要就业人员群体25-59岁人口调查失业率为4.7%。12月份，31个大城市城镇调查失业率为5.2%。2019年末，城镇登记失业率为3.62%，比上年末降低0.18个百分点，符合4.5%以内的预期目标。
四、人工智能对全球失业率的影响
人工智能：全球失业率的新挑战
随着人工智能技术的日益普及和发展，其对全球失业率的影响也越来越显著。人工智能的普及正在改变各行各业的生产方式和就业结构，带来了新的经济形势和就业挑战。
在制造业领域，各种自动化生产线和机器人的投入替代了大量重复劳动，大幅提升了生产效率，但与此同时也导致了传统劳动力的失业。这种替代效应使得许多工人面临失业困境，如何应对人工智能技术的发展成为了一个亟待解决的社会问题。
除了制造业，人工智能也在服务行业和办公领域崭露头角。各种智能客服系统、自动化软件逐渐取代了人力，大幅减少了部分岗位的需求。与此同时，人工智能的不断进步也为一些高技能领域如数据分析、人工智能开发等提供了更多就业机会，人才需求结构也在逐渐调整。
然而，要应对人工智能对失业带来的影响，社会应该思考更多的解决办法。培训和教育将成为关键，人们需要不断提升自己的技能以适应新时代的就业要求。政府和企业也需要共同努力，制定更加灵活的政策和措施，构建更加包容和平等的就业环境。
结语
人工智能对全球失业率造成了深远的影响，我们需要全社会共同思考如何应对这一挑战。只有通过教育培训、政策调整和产业转型，才能更好地适应人工智能技术的发展，实现经济的可持续增长和社会的全面进步。
感谢读者阅读本文，希望能够对人工智能对失业问题有更深入的认识，从而为未来的发展做出更明智的决策。
五、2020大学生失业率数据？
2020年全国高校毕业生人数达874万人，再创历史新高，叠加疫情冲击，就业压力十分突出。7月份，城镇20—24岁大专及以上受教育程度人员（主要是高校毕业生）失业率同比高3.3个百分点。
此后，政策层力保就业积极拓宽高校毕业生就业渠道，在扩大基层就业规模的同时，通过扩招、鼓励企业吸纳就业和毕业生自主创业等形式，使高校毕业生就业形势逐渐改善，调查失业率趋于下降。张毅表示，12月份，20—24岁大专及以上受教育程度人员失业率较7月份回落7.2个百分点，与2019年同期持平。
六、新西兰失业率2021年最新数据及分析
失业率是什么？
失业率是一个国家或地区劳动人口中未能找到工作并且已经积极寻找工作的人数占劳动人口总数的比例。它是衡量经济健康状况的重要指标之一，也是了解就业市场情况的重要工具。
新西兰失业率概况
根据2021年最新数据，新西兰的失业率处于一个相对稳定的阶段。根据统计，截至目前，新西兰的失业率为xx%。这个数字可以帮助我们更好地了解新西兰的就业市场情况。
新西兰失业率变化趋势
在过去的几年里，新西兰的失业率呈现出一种整体下降的趋势。这意味着新西兰的就业环境相对较好，劳动市场相对稳定。然而，由于全球经济形势的变化，失业率也可能会受到一些波动的影响。
失业率影响因素
失业率的变化受到多种因素的影响，其中包括但不限于经济增长、就业政策、教育水平、行业结构等。在新西兰，一些主要的因素包括：
- 经济状况：经济增长对失业率有直接影响。如果经济增长强劲，就业机会增多，失业率可能下降；相反，如果经济增长放缓或衰退，就业机会减少，失业率可能上升。
- 就业政策：政府制定的就业政策也对失业率起到一定影响。例如，促进创业、职业培训和灵活的劳动力市场政策可能有助于降低失业率。
- 教育水平：受教育水平和技能水平的影响，失业率通常与接受教育和技能培训的机会有很大关联。高教育水平和技能水平通常意味着更多的就业机会。
- 行业结构：不同行业的发展情况和劳动力需求也会影响失业率。例如，某些行业的岗位需求可能增加，而另一些行业的需求可能减少，进而影响失业率。
新西兰失业率的影响
失业率对个人、社会和经济都有一定的影响。对于个人而言，失业可能导致经济负担、心理压力和自尊心下降。对于社会而言，高失业率可能带来社会动荡和不稳定。对于经济而言，高失业率可能导致消费减少、财政负担增加等问题。
新西兰政府对失业问题的应对措施
新西兰政府一直致力于降低失业率，提高就业率，并提供支持和援助给失业者。一些主要的措施包括：
- 促进经济增长：政府通过实施各种政策举措来促进经济增长，创造更多就业机会。
- 职业培训和教育：政府提供多种培训和教育机会，以提高劳动者的技能和就业能力，并帮助他们更好地适应就业市场的需求。
- 灵活的劳动力市场：政府鼓励灵活工作方式，例如兼职、临时工作和远程工作，以满足不同劳动者的需求，并提供更多的就业机会。
结语
综上所述，新西兰的失业率处于相对稳定的状态，但仍需继续关注就业市场的变化和发展。政府的努力以及各种就业政策的实施对于降低失业率和促进经济发展至关重要。希望通过本文，您能对新西兰失业率有更深入的了解，并对新西兰的就业环境有一定的了解。感谢您的阅读！
七、人工智能大数据统称？
人工智能（Artificial Intelligence）和大数据（Big Data）是两个独立但密切相关的领域。它们并没有一个统一的称呼来表示二者的结合，但可以使用"人工智能与大数据"或者"人工智能与大数据分析"来表示它们的联合应用。
"人工智能与大数据"指的是将人工智能技术与大数据处理和分析相结合的应用场景。人工智能通过机器学习、深度学习和自然语言处理等算法和技术，能够从大数据中提取、识别和分析有用的信息，并用于数据预测、决策支持和智能推荐等方面。
在人工智能和大数据的结合中，大数据为人工智能提供了大量的训练数据，使得人工智能模型能够更好地进行学习和训练；而人工智能技术则能够对大数据进行高效的分析和利用，发现其中隐藏的模式和规律。
这种结合不仅提供了更准确、更智能的数据分析和决策能力，也促进了人工智能和大数据领域的相互发展和进步。
八、人工智能数据生产要素？
随着智能时代的到来，数据成为重要的生产要素。人工智能、云计算、物联网、大数据等新技术推动包括工业、农业、服务业等许多行业、产业进行大规模的数字化变革，逐渐形成以数据+智能为中心的新型业务，推动服务化延伸、网络化协同、智能化生产和个性化定制等新的变化。
九、人工智能采集哪些数据？
人工智能可以采集各种类型的数据，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）、传感器数据（如温度、湿度、压力等）、社交媒体数据（如用户评论、帖子等）、日志数据（如网络日志、系统日志等）等。这些数据可以用于训练和优化人工智能模型，从而实现自动化决策、预测分析、图像识别、语音识别、自然语言处理等各种智能应用。
十、失业率公式？
失业率有两种计算方法，第一种方法为直接计算法，就是登记的失业人数除以总劳动人数后得到失业率。
失业率的第二种计算方法要通过菲利普斯曲线来计算，因为失业率和通胀率存在反比关系，所以可以通过通胀率，用百分之百减去通胀率，便可得到失业率。