高校畢業生就業中大數據分析的應用
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摘要:高校作為人才培養基地，要以市場需求為導向，不斷提高學生的專業技能以及綜合素養，為學生的順利畢業做好保障。應用大數據分析技術可以很好地收集和分析畢業學生的就業情況，為提升高校學生就業工作質量提供科學依據。闡述了大數據在高校畢業生就業工作中應用的意義，分析大數據背景下高校畢業生就業工作存在的問題，為高校畢業生的就業提供科學指導。
關鍵詞:大數據分析;高校畢業生;就業;應用策略
隨著高校的擴招，大學畢業生呈現逐年遞增趨勢。根據教育部的數據顯示，2018年，全國高校畢業生人數達到820萬人，比2017年增加了15萬人，大學生的就業問題成為嚴峻的社會問題。高校要構建多功能的就業信息服務體系，加強對就業信息的統計和分析工作，提高學生就業管理工作質量。
1數據分析在高校畢業生就業工作中應用的意義
高校的學生就業工作主要面向的是學生和用人單位，同時為高校學生進行職業生涯規劃及就業指導。通過收集、分析高校畢業生的就業信息，幫助大學生找到適合自己的工作崗位，使其更好地展現自己的才能。利用大數據對歷屆大學生的就業數據進行分析，可以為就業管理部門提供科學的就業依據，而且提高了學生就業管理的工作效率，節省人力及物力資源。大數據分析在學生就業工作中的應用，可以使學生的就業工作更有針對性，實現求職與招聘的有機結合。通過分析往屆學生的就業信息，結合在校學生不同的就業需求，為學生推送相關的就業信息，并通過對畢業生的就業情況進行追蹤分析，為學生的就業指導提供依據。通過全面分析畢業生的就業信息，促進高校學生就業工作的創新，更好地為高校畢業生提供就業指導、職業規劃等。
2大數據背景下高校畢業生就業工作存在的問題
2.1缺乏數據平臺支撐
在高等教育領域，大數據的合理利用可以全面了解和掌握畢業生的就業情況，分析畢業生在就業中遇到的問題，對畢業生的就業工作有很大的幫助。但高校對大數據在畢業生就業工作中的應用重視不足，很多高校每年都會統計畢業生的就業情況，關于畢業生的就業工作也會做一些記錄，也有電子檔的數據資料，但是，由于缺乏有力的數據支撐平臺，導致一些數據很難發揮作用。
2.2缺乏深度的數據分析與應用
很多高校都會公布歷年的畢業生就業情況，以便為考生提供指導。部分高校還在招生網站上公布學生的就業數據，成為招生宣傳的熱點。雖然很多高校都開展畢業調查，但是僅停留在畢業生就業數據的統計上，尤其是就業率的統計，這些數據僅能反映部分信息，并沒有將這些統計數據進行深度的剖析和應用，僅停留在解決“操作層面”的問題，無法指導高校做好院校層面的重要管理決策。
2.3缺乏對畢業生就業后的數據跟蹤
我國很多高校不重視畢業生就業后的數據跟蹤，學生一畢業就和學校沒有什么聯系了。其實很多高校畢業生畢業后短期內的職業發展并不穩定，對其進行數據調查、跟蹤，這些調查數據對于高校的學科建設以及專業建設有很好的指導作用，還可以幫助高校掌握人才培養中的能力要素以及社會對人才的需求，可以細化到不同行業對人才的需求。但從目前來看，很多高校對于畢業生就業后的數據跟蹤比較少，也就很難獲取畢業生中長期的職業發展數據。
3大數據分析在高校畢業生就業工作中的應用策略
3.1構建高校畢業生就業數據平臺
利用大數據分析高校畢業生的就業工作，搭建畢業生就業數據信息平臺。整合校內現有的資源，將零散的畢業生就業數據整理起來，將畢業生的就業去向、就業率以及就業后的職業發展情況逐步完善起來。加強對于就業信息后期的加工，將畢業生的工作滿意度、專業與工作的匹配度以及平均收入等數據，通過科學調研后輸入數據信息平臺，不斷完善畢業生就業數據平臺，并通過數據平臺全面、客觀的評價畢業生的就業信息，以指導高校的人才培養工作。對畢業生就業數據的挖掘以及整理面臨著一定的困難，尤其是對數據信息的二次整理、數據分析以及統計等方面都面臨著專業人才欠缺的問題。高校在進行畢業生就業數據統計時，可以先從一個院系、一個專業或一個班級入手，將大數據拆分成一個院系的數據，一個班級的數據，將拆分后的數據通過模型進行創建整理，完善畢業生就業的大數據。
3.2加強對畢業生個性化就業數據的分析
大數據為全面的獲取畢業生的就業信息提供了技術支持。在為畢業生提供個性化就業服務過程中，要盡可能多的獲取數據信息。獲取的信息主要包括兩大類:一是關于畢業生的個人信息，包括學生的專業、學生成績、就業意向以及興趣愛好等，通過這些信息的獲取，可以更好的了解學生的個人發展情況。另一類數據是關于社會環境的信息，包括就業政策、就業形勢、招聘信息以及就業崗位的要求、發展前景等。通過對這兩類數據的收集，為畢業生的就業提供初步參考。在數據整理的基礎上，要通過建立分析模型、演算模型等加強對數據的二次分析。
3.3加強對畢業生就業后的數據跟蹤
隨著社會分工的細化，人力資源的流動更加頻繁，高校只關注畢業生的就業質量還不夠，還要加強對畢業生就業后的長期追蹤，如對畢業生的職業選擇，以及現在從事的職業與本專業的關聯度如何，學生有無實習經歷，對以后從事的工作影響如何，具有豐富實習經歷的學生的薪資水平如何等進行調研，并調查學生畢業3～5年后的情況，以便更加全面的了解畢業生的就業情況。還可以對特定的學生群體(貧困大學生或者殘疾大學生等)的就業情況進行跟蹤調研，依據調查后的數據以及分析結果提出改進措施，更好地指導學生的就業管理工作。對畢業生的就業信息進行長期追蹤，難度比較大，因此，可以通過調查職場中的學生來獲取數據，也可以由學生所在的公司、企業等參與數據調查，同時建立校友數據庫，及時地更新校友信息，構建高校校友數據庫，為畢業生的就業工作提供有價值的信息。通過這種多元化的數據挖掘整理，可以更好的了解畢業生的就業情況，為大學生的職業生涯規劃提供參考。
4結語
大數據背景下，高校要抓住機遇，建立畢業生就業信息數據平臺，并加強對畢業生就業后的信息數據挖掘。根據收集到的信息分析、總結對學生就業工作有利的指導策略，促進學生就業工作的開展。但是，對大數據的應用還存在一些難點，比如數據的結構分析以及數據隱私保護等，都是大數據應用過程中需要注意的問題。此外，大學生的就業信息分析并不是依靠數據就可以得出標準答案，數據分析只是一個參考依據，高校畢業生的就業工作還需要從多方面完善，才能更好地為畢業生提供就業服務。
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作者：王艷云 單位：山東華宇工學院
