高校毕业生就业中大数据分析的应用(共3315字).doc

《高校毕业生就业中大数据分析的应用(共3315字).doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《高校毕业生就业中大数据分析的应用(共3315字).doc（6页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、高校毕业生就业中大数据分析的应用(共3315字)高校毕业生就业中大数据分析的应用 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，

2、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

3、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

4、，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

5、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

6、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

7、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

8、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35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

9、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:1倪瑜琥.大数据分析方法在高校毕业生就业情况中的应用探索J人力资源管理，2017，(09):294296.2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):145146.4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):12，4.14第 6 页 共 6 页