高校毕业生就业中大数据分析的应用

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摘要:高校作为人才培养基地，要以市场需求为导向，不断提高学生的专业技能以及综合素养，为学生的顺利毕业做好保障。应用大数据分析技术可以很好地收集和分析毕业学生的就业情况，为提升高校学生就业工作质量提供科学依据。阐述了大数据在高校毕业生就业工作中应用的意义，分析大数据背景下高校毕业生就业工作存在的问题，为高校毕业生的就业提供科学指导。

关键词:大数据分析;高校毕业生;就业;应用策略

随着高校的扩招，大学毕业生呈现逐年递增趋势。根据教育部的数据显示，2018年，全国高校毕业生人数达到820万人，比2017年增加了15万人，大学生的就业问题成为严峻的社会问题。高校要构建多功能的就业信息服务体系，加强对就业信息的统计和分析工作，提高学生就业管理工作质量。

1数据分析在高校毕业生就业工作中应用的意义

高校的学生就业工作主要面向的是学生和用人单位，同时为高校学生进行职业生涯规划及就业指导。通过收集、分析高校毕业生的就业信息，帮助大学生找到适合自己的工作岗位，使其更好地展现自己的才能。利用大数据对历届大学生的就业数据进行分析，可以为就业管理部门提供科学的就业依据，而且提高了学生就业管理的工作效率，节省人力及物力资源。大数据分析在学生就业工作中的应用，可以使学生的就业工作更有针对性，实现求职与招聘的有机结合。通过分析往届学生的就业信息，结合在校学生不同的就业需求，为学生推送相关的就业信息，并通过对毕业生的就业情况进行追踪分析，为学生的就业指导提供依据。通过全面分析毕业生的就业信息，促进高校学生就业工作的创新，更好地为高校毕业生提供就业指导、职业规划等。

2大数据背景下高校毕业生就业工作存在的问题

2.1缺乏数据平台支撑

在高等教育领域，大数据的合理利用可以全面了解和掌握毕业生的就业情况，分析毕业生在就业中遇到的问题，对毕业生的就业工作有很大的帮助。但高校对大数据在毕业生就业工作中的应用重视不足，很多高校每年都会统计毕业生的就业情况，关于毕业生的就业工作也会做一些记录，也有电子档的数据资料，但是，由于缺乏有力的数据支撑平台，导致一些数据很难发挥作用。

2.2缺乏深度的数据分析与应用

很多高校都会公布历年的毕业生就业情况，以便为考生提供指导。部分高校还在招生网站上公布学生的就业数据，成为招生宣传的热点。虽然很多高校都开展毕业调查，但是仅停留在毕业生就业数据的统计上，尤其是就业率的统计，这些数据仅能反映部分信息，并没有将这些统计数据进行深度的剖析和应用，仅停留在解决“操作层面”的问题，无法指导高校做好院校层面的重要管理决策。

2.3缺乏对毕业生就业后的数据跟踪

我国很多高校不重视毕业生就业后的数据跟踪，学生一毕业就和学校没有什么联系了。其实很多高校毕业生毕业后短期内的职业发展并不稳定，对其进行数据调查、跟踪，这些调查数据对于高校的学科建设以及专业建设有很好的指导作用，还可以帮助高校掌握人才培养中的能力要素以及社会对人才的需求，可以细化到不同行业对人才的需求。但从目前来看，很多高校对于毕业生就业后的数据跟踪比较少，也就很难获取毕业生中长期的职业发展数据。

3大数据分析在高校毕业生就业工作中的应用策略

3.1构建高校毕业生就业数据平台

利用大数据分析高校毕业生的就业工作，搭建毕业生就业数据信息平台。整合校内现有的资源，将零散的毕业生就业数据整理起来，将毕业生的就业去向、就业率以及就业后的职业发展情况逐步完善起来。加强对于就业信息后期的加工，将毕业生的工作满意度、专业与工作的匹配度以及平均收入等数据，通过科学调研后输入数据信息平台，不断完善毕业生就业数据平台，并通过数据平台全面、客观的评价毕业生的就业信息，以指导高校的人才培养工作。对毕业生就业数据的挖掘以及整理面临着一定的困难，尤其是对数据信息的二次整理、数据分析以及统计等方面都面临着专业人才欠缺的问题。高校在进行毕业生就业数据统计时，可以先从一个院系、一个专业或一个班级入手，将大数据拆分成一个院系的数据，一个班级的数据，将拆分后的数据通过模型进行创建整理，完善毕业生就业的大数据。

3.2加强对毕业生个性化就业数据的分析

大数据为全面的获取毕业生的就业信息提供了技术支持。在为毕业生提供个性化就业服务过程中，要尽可能多的获取数据信息。获取的信息主要包括两大类:一是关于毕业生的个人信息，包括学生的专业、学生成绩、就业意向以及兴趣爱好等，通过这些信息的获取，可以更好的了解学生的个人发展情况。另一类数据是关于社会环境的信息，包括就业政策、就业形势、招聘信息以及就业岗位的要求、发展前景等。通过对这两类数据的收集，为毕业生的就业提供初步参考。在数据整理的基础上，要通过建立分析模型、演算模型等加强对数据的二次分析。

3.3加强对毕业生就业后的数据跟踪

随着社会分工的细化，人力资源的流动更加频繁，高校只关注毕业生的就业质量还不够，还要加强对毕业生就业后的长期追踪，如对毕业生的职业选择，以及现在从事的职业与本专业的关联度如何，学生有无实习经历，对以后从事的工作影响如何，具有丰富实习经历的学生的薪资水平如何等进行调研，并调查学生毕业3～5年后的情况，以便更加全面的了解毕业生的就业情况。还可以对特定的学生群体(贫困大学生或者残疾大学生等)的就业情况进行跟踪调研，依据调查后的数据以及分析结果提出改进措施，更好地指导学生的就业管理工作。对毕业生的就业信息进行长期追踪，难度比较大，因此，可以通过调查职场中的学生来获取数据，也可以由学生所在的公司、企业等参与数据调查，同时建立校友数据库，及时地更新校友信息，构建高校校友数据库，为毕业生的就业工作提供有价值的信息。通过这种多元化的数据挖掘整理，可以更好的了解毕业生的就业情况，为大学生的职业生涯规划提供参考。

4结语

大数据背景下，高校要抓住机遇，建立毕业生就业信息数据平台，并加强对毕业生就业后的信息数据挖掘。根据收集到的信息分析、总结对学生就业工作有利的指导策略，促进学生就业工作的开展。但是，对大数据的应用还存在一些难点，比如数据的结构分析以及数据隐私保护等，都是大数据应用过程中需要注意的问题。此外，大学生的就业信息分析并不是依靠数据就可以得出标准答案，数据分析只是一个参考依据，高校毕业生的就业工作还需要从多方面完善，才能更好地为毕业生提供就业服务。

参考文献:

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［2］尹婷，赵思佳.大数据分析方法在高校毕业生就业中的应用分析［J］．科技风，2019，(32):208，212.

［3］刘菊香.大数据分析在大学生就业中的应用［J］．文教资料，2013，(28):145－146.

［4］张思阳，黄同成.大数据在高校就业管理工作中的探索及应用［J］．电脑知识与技术，2019，(10):1－2，4.14

作者：王艳云 单位：山东华宇工学院