李雪芳 陳希文

摘 要:身處大數據時代,新的數據研究方法將會給個性化職業指導工作帶來新的機遇,這其中針對海量數據采用有效的挖掘方式是十分必要的,基于MapReduce平臺的數據挖掘模型能夠滿足相關的要求。本文簡要闡述了基于MapReduce平臺的大學生個性化職業指導大數據挖掘的模型。
關鍵詞:大數據;職業指導;大學生;數據挖掘;MapReduce
中圖分類號:G647文獻標志碼:A文章編號:2095-9214(2016)04-0231-02
在社會科學領域,問卷調查是目前獲得研究數據最主要的來源,包括抽樣調查和小范圍的全局調查。在職業指導過程中也存在著問卷調查這一形式,針對在校大學生的職業指導中,以問卷調查為信息采集的主要方式。問卷調查是獲得信息的常用手段,職業指導師要求熟練掌握問卷調查的基本原理,不僅能夠組織實施問卷調查,而且能夠對調查活動進行評估。但所有的問卷調查都是在事先設定好問題的基礎上展開的,這也就意味著我們只能從這些問題的結果中獲取數據,且調查都需要選擇特定時間進行。因此,想要通過問卷調查的形式,獲得客觀的數據其實并不容易。
伴隨著云計算、物聯網等技術的興起與成熟,大數據的時代已經悄然來到我們的身邊。大數據這個名詞不算新鮮,早在2008年9月《Nature》雜志就刊登了大數據的專刊,從互聯網技術、超級計算機、天文學、生物醫學等方面來專門探討對大數據的研究。大數據擁有數據量大、數據類型多、價值密度低及實效性高等特點。……