针对高校以年为单位统计的就业质量相关数据可以建立什么模型？针对这些数据可以用到什么统计分析方法？用的代码是怎样的，其中就业质量的相关数据指标包括就业率、薪资、工作满意度、专业对口度、就业稳定率、工作胜任度、职业期待稳合度

对于高校的年度就业质量数据，可以考虑使用多元回归模型来进行建模。该模型可以将不同的就业质量指标作为因变量，将高校特征（如地理位置、学科类别、学校排名等）作为自变量，来探究不同因素对就业质量的影响。

在具体的统计分析方法上，可以使用相关系数分析、ANOVA分析、主成分分析等方法来探究不同变量之间的关系、差异和主要影响因素等。

下面是一个利用Python进行多元回归分析的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

#导入数据
data = pd.read_csv('job_quality_data.csv')

#划分自变量和因变量
X = data[['location', 'subject', 'rank']]
y1 = data['employment_rate']
y2 = data['salary']
y3 = data['job_satisfaction']
y4 = data['major_matching_degree']
y5 = data['employment_stability']
y6 = data['job_competence']
y7 = data['career_expectation_matching_degree']

#添加截距项
X = sm.add_constant(X)

#构建多元回归模型
model1 = sm.OLS(y1, X).fit()
model2 = sm.OLS(y2, X).fit()
model3 = sm.OLS(y3, X).fit()
model4 = sm.OLS(y4, X).fit()
model5 = sm.OLS(y5, X).fit()
model6 = sm.OLS(y6, X).fit()
model7 = sm.OLS(y7, X).fit()

#输出回归结果
print(model1.summary())
print(model2.summary())
print(model3.summary())
print(model4.summary())
print(model5.summary())
print(model6.summary())
print(model7.summary())

需要注意的是，在进行多元回归分析前，需要进行数据预处理、变量筛选和模型检验等步骤，以确保建立的模型具有较好的预测效果和解释力。