基于關聯規則的畢業生就業現狀與在校表現分析

田然 劉嘉敏 歐思華 胡曉清

摘 要：基于對某獨立學院畢業生的調查問卷，通過Apriori算法進行關聯規則分析并實現數據可視化，挖掘畢業生平均學分績點，畢業半年后月收入和現狀滿意度之間的潛在關系，從而給學校相關部門以及在校生提供參考。

通過關聯分析，我們得出以下結論：平均學分績點在[3，4）的畢業生普遍對現狀感到不滿意；畢業生的平均學分績點越低，則畢業生半年后的月收入就呈較低的趨勢。對此，我們給出相應建議：在對畢業生進行就業指導時，可按績點進行分批培訓給不同層次的學生進行對應的輔導，適當對平均學分績點在[1，2）和[3，4）范圍內的學生加強輔導、勸導以及指導，增強對現狀的滿意度，使其更好的應對嚴峻的就業形勢。

關鍵詞：關聯規則；Apriori算法；數據可視化

中圖分類號：G420文獻標志碼：A文章編號：2095-9214（2016）07-0235-02

一、引言

近年來，我國大學生就業難問題愈發嚴重。本文在這一背景下以某獨立學院2010級畢業生為例，對其在校表現與就業現狀進行關聯性分析。旨在找出兩者間的關系，給學校相關部門和在校生提出一些切實可行的建議。

二、基于Apriori算法的靜態關聯規則基本原理

Apriori算法是一種先驗概率算法，它利用了頻集特性的先驗知識，采取層次順序搜索的循環方法來完成頻繁項集的挖掘工作[1]。本文利用R語言中arules包及其相關包對我校畢業生半年后月收入，在校各類滿意度和平均學分績點進行關聯規則挖掘和數據可視化展現。

關聯規則的一般表示形式為： X=>Y （規則支持度，規則置信度，規則提升度），其中X為規則前項，Y為規則后項，規則支持度，規則置信度及規則提升度是規則的評價指標。