预测就业期望可以采用以下几种方法：

加权平均法

首先排除对下个季度就业前景表示“看不清楚”的居民。

对剩余居民进行分类，将预计就业状况为“好”的比例和“一般”的比例分别计算。

将“好”的预期赋予权重1，而“一般”的预期赋予权重0.5。

最终将这两个权重后的比例相加，得出的数值范围在0%到100%之间。指数值高于50%说明就业预期向好或正在扩张，低于50%则意味着就业预期变差或市场收缩，等于50%则表明就业预期与上一季度持平。

前后对比法

对就业期望进行调查时，采取前后对比的方法，变静态研究为动态研究，使就业期望调查研究的参照标准更加客观和准确。

数据包络分析和灰色预测

针对社会待就业和高校毕业生人才就业期望，以历史数据为基础，采用数据包络分析和灰色预测等算法，分析近几年的就业市场情况，并据此提出策略。

SPSS统计软件分析

利用SPSS统计软件，对大学生的就业需求与特点进行频次分析，总结影响大学生就业期望的因素，并提出调整就业期望的对策性建议。

志愿预测法

基于个人的兴趣、性格特点、技能和价值观，通过问卷调查、心理测试等方式进行自我评估。

结合职业数据库和职业指导专家的意见，筛选出适合个体的职业。

进行职业实习或职业体验，进一步验证职业选择的准确性。

综合数据分析

结合多种数据来源和调查方法，确保数据的代表性和准确性。

对收集到的数据进行清洗和整理，以提高分析质量。

这些方法各有优缺点，可以根据具体需求和数据可用性选择合适的方法进行就业期望的预测。建议在实际应用中，可以结合多种方法，以获得更全面和准确的预测结果。