用大數據助推高職畢業生就業難題化解的研究*

王彥新　王　紅

（河北化工醫藥職業技術學院　石家莊　050026）

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用大數據助推高職畢業生就業難題化解的研究*

王彥新王紅

（河北化工醫藥職業技術學院石家莊050026）

摘要本文通過對大數據思維方式的解析，提出了大數據在高職畢業生就業中的分析應用原則，提出高職畢業生就業分析的大數據應用的建設方式，以及大數據在高職畢業生就業預測應用分析中的注意事項。

關鍵詞大數據海量數據高職畢業生就業

*主持課題：河北省社科聯課題用大數據助推高職畢業生就業難題化解的研究課題編號：2015030439；

河北省高等學校人文社會科學研究青年基金項目互聯網背景下高職學生自主學習習慣養成研究課題編號：SQ151055。

一、引言

長久以來，高校畢業生就業問題引起了全社會的關注，高職學生作為這一群體的重要組成部分，其就業工作壓力更是有增無減。河北省人社廳日前發布的“2015河北省非師范類高校畢業生生源信息”白皮書顯示，今年我省非師范類高校畢業生共317016人，比去年減少18365人，減幅為5.48%；專科生159707人，較去年減少了23177人。［1］無疑，就業人數的減少會讓高校和畢業生松了一口氣。然而，隨著京津冀協同發展的節奏不斷加快，2015年越來越多高校畢業生開始關注河北的企業。多數畢業生都認為京津冀協同發展將會是河北的重大機遇，選擇留在河北的求職者也越來越多。如何針對高職畢業生特點，有效提升就業工作質量，高效服務高職畢業生與用人單位，是高職學校就業工作人員普遍面臨的難題。化解這一問題，不僅需要落實好原有政策，進一步建立健全就業政策體系，而且要拓展新的有效工具和途徑［3］，互聯網、大數據思維方式的出現，給高職畢業生就業研究開辟了一個新的方向。大數據在加強預測、提升就業工作質量等方面都具有創新應用價值。

二、大數據思維方式解析

大數據并非一個確切的概念。最初，這個概念是指需要處理的信息量過大，已經超出了一般電腦處理數據時所能使用的內存量，這些數據不再是用傳統數據庫的表格來整齊排列，人們也不再認為這些數據是靜止和陳舊的，大數據使人們的思維發生了重大變革。

大數據的核心就是預測，它是把數學算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。谷歌通過觀察人們在網上的搜索記錄預測冬季流感的傳播；亞馬遜根據用戶在其網站上的類似查詢進行產品推薦；Facebook通過用戶的社交網絡圖來得知用戶的喜好；大數據已經撼動了世界的方方面面，從商業科技到醫療、政府、教育、經濟、人文以及社會的各個領域。

對于高職畢業生就業的大數據應用，例如：“計算機軟件”專業近三年的就業率以及今后三年的就業率發展趨勢，其畢業初始加入IT公司的可能性，5年后從事IT某個具體領域的可能性，畢業后自主創業的可能性，將要選擇的合理薪金標準以及最佳就業區域，都是大數據可以預測的范圍，以此為高職畢業生規避就業風險，正確認識自身價值，不盲目為了就業而就業，提高就業質量提供科學性的指導意見。另外，通過對畢業生就業反饋信息數據的獲取，為高職學校專業的設定，教學計劃的調整以及教學方法的轉變提供準確、可靠的建議。

三、大數據在高職畢業生就業中的應用原則

建立高職生就業分析的大數據應用，不再僅局限于當前的數據收集、信息共享與交流互動，要有以下四個方面的指導原則：

1、找到高職畢業生同本科畢業生的不同特點，為高職學生就業進行合理定位

高職院校同本科院校相比較，在培養目標、培養方式、課程設置上都有很多不同，直接導致高職畢業生的擇業心理、擇業區域范圍、擇業薪金水平的期望值會有所不同。針對高職畢業生的大數據分析一方面應該更加適應高職學生的特點，收集更多有關高職畢業生就業有關數據，為他們的就業提供更叫有效的指導和幫助；另一方面，在數據收集和分析時可以更多關注和本科院校的對比分析，這樣才能發現高職院校和本科院校的各自優勢，為學校政策調整、專業和課程設置提供指導性建議。

2、要分析與高職畢業生相關的所有數據，而不是依靠分析少量的樣本數據

小數據時代的隨機采樣就是以最少的數據獲得最多的信息。在信息處理受限的年代，收集和分析全部數據是不可能的，因此，隨機采樣取得了巨大的成功，但它本身存在許多固有的缺陷。大數據是指不用隨機分析法這樣的捷徑，而采用所有數據的方法，即“樣本=總體”。毫無疑問，擁有全部或幾乎全部的數據，我們就能夠從不同的角度，更細致地觀察和研究數據的方方面面，這是隨機采樣無法做到的。

例如：對于2015年石家莊所有高職院校畢業生就業分析，其中已發生的就業行業分布的數據很容易做到精確，但這個分析模型不容易建立；假設河北化工醫藥職業技術學院的“應用化工技術”專業是河北省所有高職院校中的獨有專業，則此專業畢業生的就業維度很容易確定；但河北省幾乎所有的的高職院校都開辦了“計算機應用”專業，則該專業的就業分析就難以用搜集到的已有分布提取分析因子、建立分析模型。大數據應用的所有數據是指能搜集到的所有和畢業生就業相關的數據，包括國內經濟趨勢、京津冀地區就業行業情況及區域分布、相關行業的人才需求情況、畢業生的基本情況（可以包括學業情況、身體狀態、家庭情況等等）、畢業生就業后幾年的職業發展情況、就業后的信息反饋情況、畢業生畢業學校的相關專業課程設置情況、師資力量以及教學模式等，在這些海量數據中提取維度，通過維度相互交叉分析對比，可以得出某階段對高職畢業生就業最有影響的因素排名，為畢業生最優就業提供重要的參考依據。

3、要勇于接受有關高職畢業生數據的紛繁復雜，而不再追求精確性

追求精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物。只有5%的數據是結構化且能適用于傳統數據庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非結構化數據都無法被利用，比如網頁、音頻、視頻等資源。通過接受不精確性，我們可以開始從一個比以前更大更全面的角度來理解事物和發現事物的發展趨勢。

針對高職畢業生就業相關數據的采集包括社會、行業、學校、學生個人等各種各樣的數據，消息來源除了學校、政府、就業單位提供的結構化數據之外，還包括網絡（如官網、網絡社區、微信、微博、搜索引擎等）中的文字信息、圖片信息、音頻、視頻信息等非結構數據。海量數據的收集讓精確性成為無法實現的目標。然而，IBM、谷歌等成功應用大數據的公司用事實證明：紛繁復雜的大數據對事情發展趨勢的預測以及它所帶來的巨大商業利益遠遠超過增加一點精確性。例如，把收集到的海量的、混亂的高職學生就業數據和好的分析法相結合，應可以及時預測到不同特點的高職畢業生就業趨勢變化，這樣才能及時引導畢業生的擇業方向，也能及時調整相關學校的專業設置。

4、不再探求就業工作中難以捉摸的因果關系，轉而關注事物的相關關系

建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心。只要知道“是什么”，不需要知道“為什么”。例如，不需要解釋2102-2014年這3年間為什么“計算機軟件”這一專業的高職畢業生就業成功率有75%，要做的是預測今后3年該專業的高職生就業率會上漲還是下降，以及其上漲和下降的幅度范圍。

四、就業分析的大數據應用建設方式

高職學生就業大數據應用系統的建設應該采取政府主導，通過授權和協作的方式聯合互聯網公司共同完成。

政府是政策的制定者，也是很多結構化數據的掌握者，他們可以通過學校、招聘企業、就業指導部門獲取大量數據。2015年開始中國政府明確表態要開放大數據，大數據是金礦，互聯網公司當然意識到了其中的價值，他們希望獲得這些數據，把不同來源不同性質的數據關聯在一起交叉挖掘分析得到更多價值。毫無疑問，他們是具備強大數據采集和分析能力的數據掌握者，他們可以收集到用戶通過搜索引擎搜索的有關求職和招聘方面的信息，并通過這些信息預測崗位需求和提供情況；他們可以通過爬蟲軟件收集有關學生就業的紛繁復雜的文字信息、圖片信息、甚至是音頻、視頻信息，并通過數據挖據算法找到數據之間的相互關系，以此預測就業發展趨勢。正如阿里巴巴拿到微博數據可以挖掘做好精準營銷、拿到交通部門數據可以與菜鳥網絡結合、拿到金融監管部門數據便可與用戶交易和理財記錄結合做個人征信；百度拿到交通部門數據可以與百度地圖結合、拿到博彩指數公司數據結合網絡數據做世界杯預測……

政府部門希望從大數據中獲取價值的主要目標是維持國家穩定，實現可持續發展，確保公民的基本權力，改善國民福利和促進經濟增長。公司、企業希望通過提供產品和服務獲取利潤，發展或維持自身的競爭優勢，創造令消費者和其他利益相關者滿意的價值。所以，只有政府主導的、聯合或授權掌握先進技術，肯投入資源利用大數據的互聯網公司創建的高職學生就業大數據應用系統的建設才會更好地從學生的角度出發，更好地為畢業生服務。就是說，政府一方面要開放自己的大數據，另一方面也需要從大公司拿到特定數據。除了數據貢獻之外，還有技術服務。政府不擅長技術，互聯網公司卻擅長，幫助政府部門建基礎設施、建開放平臺、開發數據挖掘工具。這樣政府主導、合作或授權的方式，既能使大數據的應用能更好地為大眾服務，也能促進大數據平臺上的良性競爭。

五、大數據分析在高職畢業生就業應用中的注意事項

大數據分析因為和傳統分析模式不同而帶來了巨大的思維轉變，需要注意以下幾點：

1、由于大數據分析的核心思想是用數據發現“問題”，因此本文中不具體提出影響高職畢業生就業的數據分析維度，而只指出盡可能地搜集與就業相關的海量數據；這是與傳統研究不一樣的地方。

2、大數據分析的數據基礎必然建立在獲取更多個人信息之上，而且通過分析還可以使數據之間產生關聯關系，進而涉及更多的個人隱私數據，如家庭關系、健康狀況等。在大數據時代，我們需要建立相應的隱私保護模式，這個模式應該更著重于數據使用者為其行為承擔責任，而不是將重心放在收集數據之初取得個人同意上。同時，應該建立規章，規定使用者如何評估風險，如何規避和減輕傷害，如是否可以對信息進行模糊處理，最終確保個人免受無妄的傷害。

3、隨著大數據分析在就業指導中作用加強，其預測的精準性會越來越高，很有可能對某些基礎專業帶來損害，尤其是在目前還比較浮躁的社會風氣下，會成為學生放棄選擇該專業的現實依據，就業指導者應給予更加專業、具體、個性化的輔導。

六、結論

大數據將逐漸成為現代社會基礎設施的一部分，就像交通、水電和通信網絡一樣不可或缺。大數據時代的經濟學、政治學、社會學和許多科學門類都會發生巨大甚至是本質上的變化和發展，進而影響人類的價值體系、知識體系和生活方式。

高職學生就業分析，作為社會學和教育學相交叉的內容之一，大數據在其中的應用也將會越來越廣泛。本文提出的政府部門主導，授權或合作互聯網公司的就業分析大數據應用方式，為大學生就業趨勢的預測提供了一種可選擇的方式。目前，高職院校的就業工作已經出現了向前延伸趨勢，對非畢業年級學生甚至入校新生的關注與指導內容與日俱增。通過大數據的應用，全面服務各年級、各類型學生，幫助其認識自我、科學定位、準確規劃，是就業工作的又一方向。

總之，高職學生就業的大數據分析并不是一個充斥著算法的機器世界，政府和教育界的指導作用不會被完全取代，因為大數據分析為我們提供的不是最終答案，只是參考答案。未來，將會出現更好的方法和答案。

參考文獻

［1］“2015河北省非師范類高校畢業生生源信息”白皮書發布［EB/OL］.［2015-03-30］.http://www.yjbys.com/news/3762 22.html.

［2］明承瀚，黨瑞紅.大數據理念在高校就業工作中的應用［J］.理論前沿，2014（20）：27-31.

［3］陶禮軍.用大數據助推大學生就業難題化解.光明網-《光明日報》.

［4］［美］維克托·邁爾·舍恩伯格、盛楊燕、周濤譯.大數據時代［M］.浙江人民出版社，2012.12.

［5］劉菊香.大數據分析在大學生就業中的應用［J］.文教資料，2013（28）：145-146.

［6］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.

Research to Boost the Employment Problems of Higher Vocational Graduates with Big Data

Wang Yanxin Wang Hong
（Hebei Chemical & Pharmaceutical College Shijiazhuang 050026）

AbstractThrough analyzing the mode of thinking of big data,the paper put forward the principle of big data analysis applications, this principle is used in the analysis of higher vocational graduates employment.Put forward the construction of the large data application way, this method is also applied to the analysis of higher vocational graduates employment. And the matters needing attentions of big data,this method applied in higher vocational graduate employment forecasting analysis.

KeywordsBig data Mass data Higher vocational graduates Employment

中圖分類號G647

文獻標識碼A

文章編號160315-7227

作者簡介

王彥新，女，河北化工醫藥職業技術學院，教師，講師，研究方向：高校教育、計算機應用。

王紅，女，河北化工醫藥職業技術學院，教師，講師，研究方向：教育技術。