“六稳”事关我国发展全局,其中稳就业是“六稳”之首,直接影响国计民生。我国现阶段正处于经济社会转型时期,原有的经济增长模式弊端不断显露,新的经济增长方式转变受到新冠疫情爆发、中美贸易摩擦、社会观念、国内需求不足等因素的制约,经济增长面临较大下行压力。得益于大数据和网络技术的普及与运用,一方面,人们在作出经济行为决策之前往往会借助网络搜索来获取信息辅助决策,从而在搜索引擎上会留下大量有价值的搜索痕迹;而另一方面,网络搜索数据为就业需求指数预测技术发展奠定了坚实基础。同样地,就业者在寻求工作的过程中也会借助网络搜索工具搜集就业信息,了解目标岗位及行业的相关信息等。本文基于就业需求指数与网络搜索行为关联机理,认为网络搜索引擎上所积累的关键词搜索次数一定程度上能代表就业者对该岗位或该行业的关注度,所以以就业者对网络应用较强的“互联网和电子商务行业”为例,引入与该行业就业需求指数相关的关键词网络搜索数据,有效提高了对该指数的预测能力,对于提前掌握就业市场状况和发展趋势、政府相关部门制定就业政策以及判断和预测国民经济形势都具有重要意义。文章首先介绍了研究的背景及意义,并且梳理了近年来关于利于网络搜索数据预测社会经济行为以及就业趋势预测方面的研究,发现尽管目前网络搜索数据被广泛应用于预测研究,但是被利用于预测就业趋势研究的少之又少。其次,文章对就业需求指数和就业者网络搜索行为的概念进行了解释,并以此为基础构建了就业需求指数与网络搜索行为的关联机理。基于两者之间的关联机理,文章第三、四部分主要介绍了构建基于网络搜索数据的就业需求指数预测模型的方法设计及实证分析:本文综合四种关键词的选择及扩展方法对关键词进行初选,得到47个初始关键词,并运用拉格朗日插值法对就业需求指数数据进行高频变换,保证两变量数据频率的一致性。然后对关键词数据与就业需求指数数据进行互相关分析,得到对该指数具有较强预测作用的领先类关键词,并用错位加权合成法对领先关键词进行指数合成。然后,利用简单线性回归模型、支持向量机模型以及随机森林模型构建基于网络搜索数据和就业需求指数历史数据的预测模型,在此过程中对模型的参数进行优化,使模型的拟合预测效果达到最优。最后,对三类模型的拟合及预测效果进行比较,得出最优的就业需求指数预测模型。文章的主要结论如下:（1）运用网络搜索关键词数据预测就业需求指数切实可行;（2）引入网络搜索数据可以有效提升就业需求指数的预测能力;（3）模型的拟合效果好并不一定代表预测精度准:尽管随机森林模型的拟合效果最优,但支持向量回归模型的预测效果最优,所以将支持向量回归模型定为最优模型;（4）模型内部不同参数的调整,对模型的预测能力有很大的影响;（5）非线性算法模型对就业需求指数的预测性能,相较于传统的线性预时间序列模型有着很大的优势:仅从平均绝对误差MAE来看,线性回归模型比支持向量回归模型高7.2%,比随机森林模型高163%。