大數據、互聯網時代的大學生就業指導

【摘 要】本文從大數據和互聯網基本理念及其發展應用出發，介紹、分析數據和網絡應用在高校畢業生就業工作中的重要作用，及如何利用網絡和大數據，為更好地服務學生和用人單位、提升畢業生就業工作服務水平與質量提供理論借鑒與現實指導。

【關鍵詞】大數據 互聯網 大學生 就業指導

【中圖分類號】G647 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-4810（2015）26-0157-02

從20世紀末開始，網絡招聘迅速發展，并日益成為一種相對于報紙雜志、現場招聘會、獵頭服務等傳統招聘方式更有效的新型招聘方式。在校園招聘過程中，大學生使用網絡的頻率也越來越高，其中包括本校的BBS、就業指導中心網站，以及各類招聘網站如中華英才網、51job這樣的專業性招聘網站等。因此，《2006～2020年國家信息化發展戰略》指出，要“建設多層次、多功能的就業信息服務體系，加強就業信息統計、分析和發布工作，改善技能培訓、就業指導和政策咨詢服務”，這些工作的開展都需輔以高效的數據處理。在互聯網支撐的大數據時代背景下，高校就業工作應如何轉變思路、迎接挑戰，如何借助大數據帶來的變革東風，有效地提升工作效率與服務質量，這是本文研究的內容重點。

一 網絡大數據對于就業工作具有重要意義

隨著互聯網的迅速興起和發展，各行業各類型的數據呈現出爆炸式增長態勢。人們可以借助大數據的優勢，在短時間內實現對海量數據的快速處理分析和利用。對高校就業工作而言，大數據為大學生就業趨勢的預測與研判提供了一種可以復制的分析模式，通過對全體數據的收集、處理和分析，發掘數據之間更多相關的關系與發展規律，從而獲得全新的應用價值，更好地發揮高校就業工作在畢業生就業市場中的橋梁與紐帶作用。

二 高校大學生就業指導網絡大數據分析

1.數據的來源和收集

首先數據收集要盡可能的全面，數據來源包括用人單位數據收集和對畢業生數據收集。用人單位的數據一般源自單位官方網站、往屆生評價、畢業院校的社會評價等；畢業生數據則取自各類學籍檔案、校園和社會實踐活動、師生評價等。收集內容要豐富全面，既要包括對當前就業形勢的分析、就業政策、求職技巧、就業推薦信息、就業講座信息、招聘單位、招聘會信息等，也要涵蓋已畢業、就業學生的當前發展以及就業行業發展前景等信息；對于應屆畢業生的基本信息更要全面掌握，包括主修專業、學習成績、興趣愛好、培訓經歷、就業意向等。

2.數據的清洗和梳理

數據在收集之后可能在內容上較為繁雜，許多數據也可能沒有價值，因此需要對數據進行清洗，數據清洗可識別并刪除噪聲數據，保留今后可能有用的一切數據。充分利用大數據技術，對已收集的海量數據進行識別清洗，使得匯總數據保持“一致性、正確性、完整性、最小性”。

3.數據的分析與使用

在數據收集與清洗之后，就將進入就業指導的“大數據”分析環節，需要建立對應的分析模型、構造數據算法，對數據進行全面分析。針對就業指導的大數據分析模型必須具備全面性，在盡可能全面梳理限定范圍內數據的基礎上，要注重效率，注重分析結果的時效性和動態變化。首先通過全面整合、分析國內外宏觀經濟狀況、就業市場分析、用人單位招聘規律等數據，對就業形勢做出初步研判。其次通過結合專業、生源地等基礎數據進行縱向比較，在市場需求分析的基礎上，給出就業工作階段性的重點指引方向等。

三 大學生個性化就業指導在大數據分析中應注意的問題及建議

1.網絡大數據分析應防止“三脫鉤”問題

首先，防止大數據與大學生個體脫鉤。在互聯網時代，得大數據者得天下。但面對大數據的滾滾浪潮，我們必須堅守“以人為本”，防止只見數據不見人，為了大數據而大數據。大數據的載體是一個個真實的大學生。高校就業工作人員必須明確認識到，大數據連接的是每一名畢業生的實際情況，大數據分析的最終目的在于有效指導大學生的就業和工作，幫助高校畢業生順利步入社會。

其次，防止大數據與真實性脫鉤。互聯網時代，大學生獲取信息極為方便，但海量信息往往是泥沙俱下，無法保障有效價值。畢業生自身的價值認識尚未完全成熟，無法理性判斷信息的真偽。大學生自身的一些言行也未必是內心的真實反映。所以當我們將大數據分析應用于大學生個性化服務和指導時，需特別注意分析大學生信息的準確性，如果大數據本身存在偏差，則大數據分析的價值必然大打折扣。

再次，利用大數據和互聯網平臺，要學會創新。比如2015年7月2日，昆明學院院長何華在畢業典禮上向4000多名師生宣布：淘寶“昆明學院人才店”正式成立，首批65位優秀畢業生將通過該人才店求職。上線的“昆明學院人才店”分為人才寶庫、眾籌創業、創意集市三大版塊，分別代表了優秀畢業生推薦、學生創業項目展示以及學生作品出售三項服務。該模式就比較符合網絡時代背景下新的就業趨勢。

最后，防止大數據分析與社會實際脫鉤。大數據分析的最終目的是現實應用，通過分析大學生的全方位信息，結合學生個體的優勢劣勢，更加科學合理地指導大學生就業，實現學生、學校和社會的三方共贏。所有高校的大數據分析不能成為空中樓閣，不能忽視學生個體的特殊性和本校、本地以及就業市場的現實條件，要注重防止大學生的成才培養與社會實際需求脫鉤。

2.大學生個性化就業指導的大數據分析要努力增強科學性

高校中的大數據分析應用無疑是一場翻天覆地的變革，而變革意味著創新，而在創新過程中，由于新事物自身還不完善，對新事物的了解不透徹，容易在信息的海洋中迷失方向。鑒于此，大數據分析在大學生個性化就業指導中應注意以下幾點：

首先，強化大數據分析的針對性和“去行政性”。將大數據分析及模型的建立與大學生的需要結合起來，大數據分析是為高校的大學生就業指導服務的，我們不能一味地追求大數據的“大”，而應根據大學生的實際情況，為其量身打造大數據分析模型，實現就業市場與大學生的良性互動，從而使大學生在走出校門后，能與社會所需人才崗位無縫對接，并在工作中實現自我的人生價值。數據分析不能夾雜行政色彩，用無根的數據證明高校的就業率。

其次，增強大數據分析的準確性。成長在新世紀的大學生思想活躍、個性奔放，對大學生的指導和教育難度必然大大增加。在大數據分析過程中，應組織專業力量找準切入點，搜集、甄選數據，例如充分利用輔導員長期在一線獲得的大量實際信息，及學生會、社團聯合會、教務處等記錄的學生信息，通過與檔案信息對比結合，準確提煉，篩選出更有價值、更符合實際情況的信息，有效提高大數據分析的準確性和客觀性。這就需要高校培養出一支就業工作專業團隊，能夠為大學生個性化就業指導提供專業的數據分析和智力支持。

最后，加強大數據分析的系統性。當前大學生的就業難題使得高校就業指導工作必須進行調整，隨著移動互聯的迅速發展，大數據的應運而生無疑為就業指導提供了新的技術支持。但目前大數據分析尚處于起步階段，有待建立一套有序、動態、系統的運行管理機制，可隨時根據大學生和外界的動態變化，對數據分析系統進行合理調整。大數據分析的應用要建立在一套嚴格的標準基礎上，保證大數據的分析應用不脫離學生及社會的實際情況，真正起到為大學生提供科學合理的就業指導服務。數據分析模型的建立后，還要實時注意與社會各類系統的信息共享，建立完善反饋機制，不斷為數據分析模型增添新鮮血液，保持數據分析模型的持續生命力。

四 結束語

大數據在高校就業工作中的應用，第一要務是保證基礎數據的準確性，再結合各類的混合數據，保障其信息覆蓋的全面性，從而幫助高校就業工作者有效地找到海量數據中存在的相關關系，在就業問題的發現化解、就業工作的創新及就業服務的提升等方面更多地發揮其隱藏數據整合的優勢，實現高校就業服務工作的全面優化與升級。我們希望借助于大數據的技術優勢，在海量數據的搜集、整合、分析方面，順利地實現由人工搜集、整理、分析向系統自動挖掘、智能檢測、精準預測的轉變，從而帶動并實現就業工作的全面互聯網化升級，真正發揮就業工作在學生教育、高校發展等方面的推動作用。但是，我們也應明確認識，大數據僅為我們提供了可行性的參考分析，充當建議者的角色，更好的方法和答案還在未來等待著我們去探索、去研究。

參考文獻

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〔責任編輯：龐遠燕〕