大数据预测与决策在高校就业工作中的应用

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（广东环境保护工程职业学院，广东 佛山 528216）

[摘 要]进入21世纪，随着计算机、互联网技术、云计算、移动终端、数据储存方式的高速发展，大数据时代已经来临。大数据改变了人们的思维、生活习惯，帮助人类创造更大的价值。与此同时，大数据时代给高校毕业生就业工作也带来了新的变革。本文通过分析大数据应用在高校就业工作中的重要意义，探讨大数据在就业工作中的应用模式，以期大数据应用为高校毕业生提供更加个性化、精准化的就业指导服务。

[关键词]大数据；高校；毕业生就业

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.10.145

[中图分类号]G647.38 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2017）10-0-02

随着计算机、互联网技术、云计算、移动终端、数据储存方式的高速发展，大数据时代已来临。在大数据时代，高等教育面临着一次重大的时代转型，关乎毕业生本人发展前途、国计民生和社会和谐的高校毕业生的就业工作更是首当其冲。如何充分挖掘和利用大数据，加强预测和提升就业工作服务水平与质量，是当前值得探讨的课题。

1 大数据应用在高校就业工作中的重要意义

随着高等教育大众化、普及化，高校毕业生人数逐年增加，以近三年的数据为例，根据国民经济和社会发展统计公报，2013年普通高等教育本专科毕业生638.72万人，2014年659.37万人，2015年达680.9万人，屡创历史新高。高校毕业生人数日益增多，使更加严峻的就业形势引起了社会各界的广泛关注，同时也给高校的就业工作带来了巨大的压力和挑战。借助于大数据的处理和分析功能，可建立多层次、多功能的就业信息服务体系，加强就业信息统计、分析和，提供个性化就业指导和政策咨询服务，落实《2006―2020年国家信息化发展战略》文件精神，提升就业工作效率与服务质量。

1.1 预测就业形势，为毕业生提供精准化的培养和就业指导服务

大数据的核心是预测。通过采集全体数据，筛选出有用信息，并对其进行整合、关联分析，挖掘数据的潜在价值，把握就业新方向，从而做到预测就业形势变化、行业走向和人职匹配情况，为毕业生提供精准的就业服务。获取全体数据之后进行及时准确的分析和整合，精准发现就业服务的着力点，并提出精准预测，才是目前就业工作面临的最大挑战。在就业相关数据快速增长的形势下，数据分析的时效性也是就业工作的重点，事前的精准预测也将比事后统计描述更加重要。前瞻性的工作能更加有效的提升毕业生就业的质量。同时高质量的就业数据也将为招生、教学提供反馈与支撑。

1.2 促进就业工作质量的提升

通过掌握毕业生求职、就业过程的实时信息，及时发现问题、分析需求、并提供精准就业指导；通过对招聘企业面试、录用过程的跟踪调查，挖掘数据潜在信息，找到用人单位的录用规律，清楚就业动向。对全体相关数据进行及时的收集、整合和关联分析，有效推动高校就业工作的开展，提升就业服务的个性化与精准化，强化就业工作作为高校优化人才培养方案、调整专业布局、优化招生的重要参考依据，从而更好地实现服务社会的功能。

2 基于大数据的高校就业工作模式

运用大数据分析技术挖掘就业全体数据的潜在价值，提升高校毕业生精准就业服务工作的水平，这也是大数据背景下高等学校精准就业服务工作新的重点。大数据在高校就业工作中的应用，主要是针对相关群体或对象的全体数据集合，集应用识别、收集、存储、分析、挖掘等相关技术，实现对大数据这一“未来的新石油”的提纯与精简，并依托可视化技术，形成从数据整合、分析、挖掘到展示的完整闭环，帮助高校就业工作人员更好的通过数据发现问题、解决问题、预测问题。

结合实际工作，笔者认为，大数据背景下的高校就业信息应建立以下三个数据库：毕业生基本信息数据库、就业市场信息数据库、离校毕业生跟踪服务数据库。这三个数据库提供的全体数据，共同保障就业工作数据的收集、识别与存储；在这三个数据库的基础上，建立信息分析系统、就业平台系统和信息联动系统，从而实现数据的分析与使用，从而达到精准预测就业趋势、准确提供个性化就业服务，优化高校人才培养模式的目的。

2.1 数据收集

对毕业生数据的收集，高校就业指导部门应主动汇总学籍信息、学生的图书借阅记录、社会实践活动、实习应聘情况、师生评价、消费情况，学生的兴趣爱好、就业意向和能力发展情况。

对用人单位数据的收集，主要包括用人单位官方网站，工商、税务部门登记的公司规模，社保管理机构的薪资数据、岗位变动情况、职级变动等人力资源数据，毕业生签订的就业协议书，毕业生学生的评价以及社会评价。

在所要收集的数据中，既有结构化数据，也有非结构化数据。为便于对接信息分析系统，结构性数据要通过打通学生学籍系统等学生管理系统，实现数据的自动更新与提取，非结构化数据（如评价、网络行为、消费情况等以图片、数据流存储的数据）则由系统从指定来源（如官方网站、网络社区、微信、搜索引擎等）自动收集所需数据。

2.2 数据分析与使用

通过全面整合、分析宏观经济状况、用人单位招聘岗位需求，信息分析系统可以对就业形势作出初步判断；通过对比历史同期数据，分析就业岗位的增减情况、平均起薪，系统能够预测就业市场的新变化、不同行业的发展前景。

信息联动系统能通过分析用人单位的招聘简章，调查用人单位对毕业生的评价，通过对比分析往届高质量就业学生的特点、就业困难学生的特点，比较在校学生的相关属性，及时优化人才培养方案，有意识的纠正存在的问题。

此外，系统还可以根据毕业生投递简历的数量、简历中标率、应聘岗位的专业对口情况和消费规律等数据，筛选可能存在的就业困难毕业生，分析其求职过程中存在的问题，预测其求职行为。就业工作人员可以依据系统提供的数据，找到真正的就业困难毕业生，引导其正确认识个人能力与心仪岗位需求的差距，及时有针对性的进行心理辅导、求职指引以及经济补贴等帮扶措施。想创业的同学，则可以通过系统数据为毕业生提供可行性分析，预测目标行业的发展前景。

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借助大数据相关技术，对于数据的使用及相关工作，高校将能很好地实现从人工整理、分析向自动挖掘、智能检测、精准预测的转变，从而实现高校就业工作的全面升级转型，真正实现全程化、精准化和个性化就业服务。但在应用过程中，还有一些亟待解决的问题。

3.1 隐私信息的保护

就业相关数据库中存储着大量的毕业生私人信息、用人单位的敏感数据。高校一方面，要制定信息管理的相关制度、做好信息系统及数据库的安全防范措施；另一方面，要对接触到大量隐私信息的就业相关人员进行保密工作教育，提高其有效保护和识别隐私信息和敏感数据的意识。在公开信息时，原则上只公布汇总分析后的结果，不对外提供任何形式的原始资料。

3.2 数据缺少交互，无法共享，制约了大数据在就业工作中的应用

目前，高校所能接触并使用的数据是远远不能满足就业工作大数据分析的需求的。政府机构和社会组织在管理过程中，存储了大量与就业相关的数据资源，这些数据更有说服力，样本群体覆盖面较广，能较准确的预测就业行业的发展前景，但由于数据缺少交互，无法共享，无法对就业工作提供借鉴。因此，高校应积极向教育行政部门提出共享数据的方案，争取早日与相关部门实现数据对接，实现社会大数据融合，实现信息互通共享，进一步提升就业工作服务水平与高等学校社会服务水平。

4 结 语

高校毕业生就业工作不仅关系着毕业生个人发展前途，还关系着社会和谐稳定。自高校扩招以来，高校毕业生人数与年俱增，近几年来持续出现“就业难”现象；另外，在就业市场中，用人单位常常反应难以聘请到适合的人才，出现“招工难”的现象。“就业难”和“招工难”并存的现象，充分反映了高校毕业生就业乃至整个中国就业工作的症结不在于有效需求不足，而在于就业结构不合理。将大数据相关技术应用于高校就业工作，能够更好的分析人才市场供需不匹配的现象，进而引导毕业生调整就业心态，促进高校人才培养模式的改革，提升高校就业工作的质量与效率。高校就业工作人员应持续丰富所需数据的来源，提高数据资源的整合和分析能力，不断挖掘数据之间的关系，更加精准预测就业市场的变化和学生就业趋势，保障就业指导工作的针对性、时效性和科学性。

主要参考文献

[1]中华人民共和国国家统计局.2015年国民经济和社会发展统计公报[R]，2016.

[2]明承瀚，党瑞红.大数据理念在高校就业工作中的应用[J].中国大学生就业：理论版，2014（20）.

[3]林舒.大数据时代的高校全程化就业指导工作探[J].创新与创业教育，2016（3）.

[4][英]维克托・迈尔-舍恩伯格，肯尼思・库克耶.大数据时代[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2013.