淺析大數據思維在高校就業指導工作中的應用

詹榕　　馬艷陽　　袁玉龍　　陳紅（、山東農業大學經濟管理學院，山東泰安7000　 、山東農業大學外國語學院，山東泰安7000 、山東農業大學植物保護學院，山東泰安7000　 、泰安技師學院，山東泰安7000）

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淺析大數據思維在高校就業指導工作中的應用

詹榕1馬艷陽2袁玉龍3陳紅4
（1、山東農業大學經濟管理學院，山東泰安271000 2、山東農業大學外國語學院，山東泰安271000 3、山東農業大學植物保護學院，山東泰安271000 4、泰安技師學院，山東泰安271000）

摘要：在大數據時代下，高校就業指導工作面臨新的機遇與挑戰。文章介紹了大數據的概念、特征及應用，思考了大數據思維在高校就業指導工作中的實際應用，為新時期展開就業指導工作提出了新思路和新途徑。

關鍵詞：大數據；高校；大學生；就業指導

Abstract：In the age of Big Data，vocation guidance in high school faces new opportunities and challenges. This paperintr oduces the concept，characteristics and applications of big data，explores practical application of big data thinking in vocation guidance in high school，puts forward a new idea and a new way for vocation guidance in the new age.

Key words：big data；high school；university students；vocation guidance

2014年12月15日，“2014中國大數據技術大會”在北京圓滿落幕，從2008年僅有60人參加到2014年數千人參加，中國大數據技術大會的發展體現了中國整個大數據生態圈技術的發展與演變。繼農業浪潮和工業浪潮后，“第三次浪潮的華彩樂章”［1］在大數據時代展開。據國際數據資訊公司預測，到2020年全球將擁有35ZB的數據量，幾乎人們所有的行為都能產生數據［2］。如今每個行業都面臨著大數據帶來的變革，無論是銀行、電信、鐵路、航空，還是軍事、政治、工業、商業，大數據思維正在成為各個行業決策運行的基礎。《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010-2020年）》提出：“信息技術對教育發展具有革命性的影響，必須予以高度重視。”［3］高校教育管理正面臨著大數據帶來的機遇和挑戰［4］，作為體現高校人才培養質量重要一環的畢業生就業工作，如何利用大數據思維，運用好就業數據信息，成為提高就業指導工作水平的新途徑。

一、大數據的內涵

（一）定義與特征

目前各界對于大數據并沒有統一的定義，多數定義是從大數據的特征出發進行描述。如麥肯錫公司的定義：大小超出常規的數據庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數據集。國際數據公司的定義：海量的數據規模、快速的數據流轉和動態的數據體系、多樣的數據類型、巨大的數據價值。維基百科的定義：所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工在合理時間內達到截取、管理、處理并整理為人類所能解讀的消息。［5］

自2001年道格·萊尼提出大數據的“3V”模型起，學者們一直在總結豐富大數據的特征，綜合前人研究，作者將大數據的特征總結為“6V+1O”。Volume——數據量大：數據采集、存儲和計算的量都非常大，大數據的起始計量單位至少是P（1000G個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。Velocity——速度快、時效高：數據增長速度快，處理速度快，在數據量非常龐大的情況下，也能做到數據的實時處理，時效性要求高。Variety——類型繁多：數據的種類和來源均呈現多樣化，包括結構化、半結構化和非結構化數據。Veracity——真實性高：傳統數據源的局限將被打破，隨著社交數據、交易及應用數據等新數據源的興起，數據源將具有真實性和安全性。Value——價值密度低：數據的價值密度較低，有用信息沒有隨著數據量的增長而成相應比例增長。Va原lidity——有效性：太多無用的信息造成信息不足或信息不匹配，驗證信息有效性的工作量大大增加。Online——數據在線：數據永遠是在線的，是隨時能調用和計算的。

（二）來源與應用

隨著物聯網、云計算的發展，大量移動終端、智能設備的出現，使得大數據的來源呈現多樣化。一是由人直接產生，如內容提供商、新聞報道、實時評論、廣告宣傳、用戶社交網絡中的數據等。二是數據的存儲、處理過程中產生的，如原始數據自動加工過程中對數據進行壓縮、聚類、規則適用、可視化處理、智能衍生等。三是因物理世界的信息大量數字化而產生，如無所不在的感知數據、傳感節點采集的數據、PM2.5及視頻監控等。

維克托·邁爾——舍恩伯格寫到：“大數據時代是‘已經發生的未來’，而在這個已經發生的未來里，沒有旁觀者。”大數據應用隨處可見，它將引發生活、工作和思維的革命。［6］

大數據思維的政府及公共事業應用。在大數據應用方面，政府考慮更多的是國家和人民的利益，通過決策制定使得公共利益最大化，其中輿情數據的收集是政府十分關心的領域。大數據中包含了實時動態變化的輿情匯總、專家的熱點和趨勢分析、常規的應對措施、預測決策下的輿情以及輿情應對培訓建議等，政府可以依托大數據分析，采取提前介入、適當引導、加強防范等措施，掌握輿情應對的主動權。

大數據思維的行業應用。隨著大數據的日益開放，大數據思維的行業應用更加豐富多樣。如在醫療領域，大數據中包含著個人的生活規律，醫療行業可以從中預測人們患病的幾率。零售領域對消費者的購物習慣進行分析，優化商場的布局，以促進銷售額的增長。金融機構通過比對分析企業年報、財務報表、運營指數等多項數據，選擇風險性較小的投資行為。

圖1　就業分析模型

大數據思維的個人應用。人們可以利用網絡大數據獲得更加便利和優質的生活方式，如通過網絡的海量價格比對更快捷地找到性價比高的物品，基于大數據開發的APP應用為人們計算最便利的出行路線及到達時間。

二、大數據對高校就業工作提出挑戰

大數據影響著人們的生活，引領著各領域的變革，高校就業工作也不例外，大數據正改變著人們的思維方式和行為模式，沖擊著社會各個領域，高校就業工作也必然接受著其帶來的挑戰。

90后大學生思維活躍，追求個性，熟悉多媒體，在大數據時代成長的他們已經不滿足于就業報告會和教師個別談心等傳統就業教育方式，他們向往更具多樣性、個性和針對性的就業指導，這對高校就業指導和服務工作提出了新的挑戰。

大數據時代為人們的各項訴求提供了表現和宣泄的渠道，人人都有話語權，同時，人們以更快的速度接收著更多的訊息，然而其中夾雜著一些負面的、消極的、不健康的信息，高校學生缺乏社會閱歷，分析判斷和甄別信息的能力不足，容易被虛假信息欺騙，或是被不良信息蠱惑形成錯誤的價值觀，這對高校就業觀念教育引導帶來困難，也對高校就業指導的話語權帶來挑戰。［7］

就業數據需要經過處理分析最終得出各項就業規律，體現出數據背后的真正意義，這樣才能更好地為就業工作提供參考。然而目前大部分高校主要關注就業數據的表象分析和顯性指標，比如考取機關事業單位學生比例是多少，而較少考慮數據背后反映出的實質，比如社會需求等方面的變化情況，更缺乏通過已有數據分析對未來就業情況進行預測的意識和能力。深度應用就業數據，充分挖掘其背后的價值，進而進行就業情況預測，提供具有前瞻性的教育管理和服務，也是高校就業工作面臨的挑戰。［8］

三、大數據思維在高校就業指導工作中的應用

傳統的就業指導大多以職業發展課、個別談心輔導的形式進行，而就業工作面向的大學生每天能夠從互聯網獲得大量信息、具有多元化的求職需求，可以想見在大數據時代，傳統的就業指導工作效果越來越不明顯。在大數據時代，高校可以利用已經建立起來的就業數據庫，深度利用分析大學生就業數據，并將其運用于就業指導工作。

高校通過對就業相關數據的收集、整理和分析，可以發現與畢業生求職和用人單位招聘等相關的就業規律，進而為發現、分析和解決就業工作出現的問題，以及預測就業趨勢等工作提供依據，更能為高校就業工作的改革與創新提供參考。具體來說，就業相關數據主要應用于用人單位招聘情況分析、畢業生求職情況分析和畢業生流向分析等方面。

通過對用人單位招聘會的數據統計，可以分析得出招聘淡旺季、招聘崗位類型分布、主要需求專業及人數等信息，這對準確掌握就業市場發展方向和就業需求，制定相應政策和工作計劃，并做好相關服務工作提供了參考。通過數據分析得出的用人單位招聘淡旺季規律可以幫助高校制定階段性工作，做到有的放矢。在招聘旺季，高校的就業工作主要側重于積極與大型優秀企業溝通合作，組織各類企業宣講會和招聘會，以及為畢業生解答求職相關問題。在招聘淡季，高校的就業工作則主要側重于向畢業生進行就業觀念和就業形勢教育，排摸畢業生就業情況，以及畢業生各類求職技巧培訓。

通過對畢業生求職行為情況的統計，可以分析得出畢業生求職動機、主要考慮因素、意向單位類別、各時間段求職行為、求職滿意度和對學校就業工作滿意度等信息，這對及時正確教育引導畢業生就業觀念形成，為畢業生求職提供必要培訓和幫助，以及提高高校就業工作水平提供支撐。

通過對畢業生去向的統計分析，可以得出畢業生去向地域分布、不同專業情況和就業單位類別等信息，這在一定程度上可以幫助高校了解社會需求及高校人才培養情況，從而為教育管理改革提供依據，使學校的教育更符合社會對于人才的要求。分析畢業生去向地域分布情況可以幫助高校進一步

做好市場對接工作，更多地與吸納畢業生較多的地域的單位進行溝通交流，為畢業生提供更多高質量的就業機會。分析不同專業畢業生的不同就業去向情況可以幫助高校在一定程度上了解專業的社會需求度及需求方向，從而更好地進行專業設置與優化、教育教學資源配置以及專業性就業指導。畢業生就業單位類別等數據可以幫助高校在一定程度上了解人才培養情況，從而為畢業生提供更具針對性的就業指導和就業機會。

利用大數據分析過去就業數據，通過采集學生與就業相關的數據（如成績排名、參加活動情況、實習實踐情況、閱讀書目等），建立就業分析模型（圖1），以此預測某類或某個在校生的就業情況，對有就業困難的一類學生在進入畢業季前展開個別輔導，設計有針對性的指導方案，甚至給出就業預警改正學生不利于就業的行為。［9］

大數據的引入可以幫助高校較為全面地掌握用人單位招錄情況和畢業生求職情況，及時發現其中存在的問題和面對的困難，進而提供更具針對性和專業性的服務，更好地進行學生教育管理和教育教學規劃與改革創新，提高就業質量，更好地服務社會。

參考文獻

［1］阿爾文·托夫勒.第三次浪潮［M］.黃明堅譯.北京：中信出版社，2006：19-25.

［2］P D John，F Gantz，C Chute，et al. The Diverse and Explodi ng Digital Universe：An Updated Forecast of Worldwide Informat ion Growth through 2011［EB/OL］.［2012-11-30］.http：//www.emc.com/collateral/analyst-reports/diverse-exploding-digital-universe.pdf.

［3］國家中長期教育改革和發展規劃綱要工作小組辦公室.國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010-2020）［N］.中國教育報，2010 -07-30（1-3）.

［4］維克托·邁爾——舍恩伯格，肯尼斯·庫克耶.與大數據同行：學習和教育的未來［M］.趙中建，張燕南譯.上海：華東師范大學出版社，2015.

［5］IDKW圖解中心.玩轉大數據［M］.北京：人民郵電出版社，2015：6-10.

［6］維克托·邁爾-舍恩伯格.大數據時代：生活、工作與思維的大變革［M］.周濤譯.浙江：浙江人民出版社，2012.

［7］陽昆.基于大數據時代下的大學生就業指導思考［J］.職業教育，2014（8）：220-221.

［8］楊銳，夏紅.大數據時代下大學生就業數據信息的應用研究［J］.學生工作廣角，2014（20）：119-120.

［9］尚博.大數據及其處理架構在高校中的應用探究［J］.網絡與信息工程，2014（22）：43-44.

中圖分類號：G647

文獻標志碼：A

文章編號：2096-000X（2016）07-0162-03

作者簡介：詹榕（1989-），女，山東省泰安市人，山東農業大學經濟管理學院，助教，碩士研究生，主要從事思想政治教育研究工作。