基于數據化思維探究高校畢業生就業指導工作的幾點思考

楊夢

摘 要：當今社會，高校畢業生的就業形勢嚴峻，高校的就業指導工作已成為高校工作的重點。隨著互聯網和云技術的發展，以及大數據時代的到來，傳統的高校就業指導工作已經不能滿足畢業生的需求，應有效地利用畢業生就業信息這一大數據，做好高校畢業生就業指導工作。以用人單位招聘情況、畢業生求職情況和畢業生流向情況三個方面的數據分析為例，基于數據化思維對高校畢業生就業指導工作進行討論，以期為新時代下高校的就業指導工作提供一定的指導。

關鍵詞：數據化思維；高校畢業生；就業指導

中圖分類號：G647.38 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2017）31-0139-02

引言

隨著大學教育的普及，高校畢業生的數量不斷增加，同時高校畢業生從傳統包分配轉變為學校推薦，學生和單位雙向選擇，高校畢業生的就業壓力逐年上升。而畢業生的就業情況不僅僅是民生項目，更關系到社會的穩定發展和高校的可持續發展。目前，社會上出現了很多大學生待業和無業可就的現象，而很多企業又存在人才短缺的現象，這些都說明高校的就業指導工作實施得不到位。隨著計算機技術和互聯網的發展，現代社會已經進入了大數據時代，高校工作同樣面臨著大數據時代的機遇和挑戰。畢業生就業指導工作作為高校人才培養中最為重要的環節，如何有效地利用數據化思維，通過分析已有的就業數據信息，做好就業指導工作，將是高校就業指導工作者的一項重要工作。

一、高校就業指導工作的現狀及存在的問題

近年來，我國高校畢業生就業形勢日益嚴峻，就業問題日漸突出。我國高校的就業指導工作尚在不斷發展和完善過程中，與社會經濟的發展和學生的需求相比還存在著很大的差距，就業指導工作尚難以適應當前嚴峻的就業形勢要求。

我國高校的就業指導工作普遍在學生畢業當年進行，主要是在畢業生擇業雙向選擇期間，時間過于倉促。指導的目的也僅僅是畢業生只要能夠找到工作而已，對于工作與畢業生的興趣愛好是否相符則不太關心。就業指導的內容往往比較表層，不夠深入，僅僅簡單地介紹當前的就業形式和政策以及規定，過于理論和籠統，過分強調面試技巧和如何包裝自己，對于學生擇業心理的引導不足。同時，就業指導的工作方式也比較陳舊，基本是以開大會的方式進行，指導的內容不具備可操作性，缺乏針對不同專業、不同性格學生的個性化指導，針對性不強。學校缺少專門的就業指導機構，或者有專門的機構，但是不能勝任就業指導的工作，就業指導的師資隊伍建設和資金投入不多。高校就業指導工作是高校教學工作的一個重要組成部分，關系著學生是否能夠順利找到工作。我國現階段的高校就業指導工作雖然已經有了一定的經驗和成績，但是尚存在一些問題。大數據時代的到來，為高校的就業指導工作提供了新的思路和研究方向。

二、大數據時代

隨著互聯網和云技術的發展，現代社會將會迎來大數據時代。何為大數據，尚沒有一個準確的定義。維基百科對于大數據的定義為：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。大數據的來源多種多樣，可以由人直接產生，也可以是數據在存儲、處理過程中產生，同時還可以是因物理世界的信息大量數字化而產生。大數據的特征有數據量大、速度快、時效高、類型繁多、真實性高、價值密度低、有效性高、數據永遠在線等等。

大數據的應用也是隨處可見，將為現代社會帶來一場巨大的變革。如在醫療行業，醫生可以根據病人平時的生活規律、飲食習慣進行數據分析，對病人的治療有很大的幫助；在零售行業，通過對消費者消費習慣的分析，優化商場的布局，可以促進銷售額的增長；金融行業，更是可以通過對企業年報、財務報表等經濟數據的分析，選擇合理的投資行為；同時，大數據在政府和公共事業的應用上也具有非常大的作用。最后，大數據對于個人的生活同樣有巨大的幫助，人們可以利用大數據改變日常的生活方式，使得生活方式更加便利和優質，例如可以找出性價比更高的商品、出行時更加便利的路線等等。

三、數據化思維在高校畢業生就業指導中的應用背景

大數據影響著人們生活的方方面面，為各個領域帶來了巨大的變革，高校的工作也深受大數據思想的影響，大數據正改變著人們的思維方式和行為模式，高校的畢業生就業指導工作也應從數據化思維出發進行變革。

現代的高校生思維活躍，對于網絡和大數據比較熟悉，且更加熱衷于從網上獲取就業信息等等。傳統的就業指導工作方法陳舊，數據老舊，已無法滿足畢業生的需求，他們需要更加細致、深入擁有數據支撐的就業指導，這就需要高校的就業指導工作者具有數據化思維。高校的就業指導工作者需要對往年的就業數據進行采集，針對不同專業、不同地域、不同行業等進行分析處理，得出各項就業規律，分析社會需求情況，同時通過數據分析對未來行業的就業情況進行預測，深度分析就業數據，挖掘其背后的價值，更好地為高校畢業生進行就業指導。同時，對于網絡上的信息需要從事就業指導工作的教師對其進行分析處理，將不良信息剔除掉，避免畢業生因為缺乏社會經歷而被錯誤信息誤導，幫助畢業生更快更好地找到適合自身發展的工作。

四、數據化思維在高校畢業生就業指導中的應用

傳統的高校就業指導工作多以講課的方式進行，內容籠統，不能貼近社會現狀。而現在的大學生更加熱衷于從互聯網上獲取信息，包括求職需求。在大數據時代，傳統的就業指導工作效果已越來越不明顯，已經無法滿足學生的需求。因此，學校應該建立就業信息的數據庫，分門別類地收集畢業生的就業信息數據，深入分析，將其運用于畢業生的就業指導工作中，更好地幫助畢業生找到適合其個人發展的工作。高校通過對往年的畢業生就業相關數據的分析，可以發現畢業生求職和用人單位招聘的相關就業規律，可以有效地解決就業工作中出現的問題，預測就業趨勢，為高校就業工作提供參考等。下面主要從用人單位招聘情況、畢業生求職情況和畢業生流向情況三方面對相關數據進行分析，為高校畢業生就業提供指導。endprint

1.用人單位招聘情況分析。高校就業指導工作對于歷年來用人單位召開招聘會的信息進行統計分析，總結出招聘的淡旺季、崗位類型分布比例、熱門需求專業等信息，及時準確地掌握社會對于人才的需求，制訂出相應的工作計劃，做好就業指導工作。例如，根據招聘淡旺季的規律合理制定出就業指導工作時間安排，如在招聘旺季，高校應該積極與各大優秀企業交流合作，組織各企業在高校進行宣講會和招聘會，解決學生的就業問題，增加學生的就業崗位。在招聘淡季，高?？梢詫Ξ厴I生進行就業相關知識的指導培訓，分析當前市場的就業形勢，對不同專業、不同地域及不同性格的畢業生進行針對性的個性化就業指導工作，同時講解面試時的技巧，訓練畢業生的面試能力，提高畢業生面試成功的幾率。通過對招聘崗位分布比例和熱門需求專業的分析，可以讓學生對當前社會熱門行業有所了解，同時熟悉自己所學專業的對口行業，讓畢業生在就業時能夠有針對性地選擇自己的對口專業或者是自己喜愛的當前社會比較熱門的行業，不至于盲目投遞簡歷。同時，對于高校的教育改革也是一個有力的數據職稱，使得高校在培養學生時能夠有所側重，為社會輸送更多更加優秀的人才。

2.畢業生求職情況分析。對畢業生的求職情況進行分析，能夠對畢業生的求職動機，求職時的主要考慮因素以及求職滿意度和對學校就業指導工作的滿意度等信息進行分析總結，這些信息對于高校畢業生的就業指導工作非常重要。高校就業指導工作教師可以根據這些信息及時引導畢業生的就業觀念，如在畢業生就業指導中要教育畢業生注重單位的發展前景，而不是首次開出的薪酬。在求職時應該考慮畢業生的個性、愛好、專業、特長等等，尋找能夠發揮自己所長的工作。高校畢業生由于缺乏社會閱歷，考慮問題難免不夠深入全面，在擇業時，往往不能綜合分析自身的情況和單位的發展前景等等，就需要高校教師在就業時對其進行耐心細致的指導。

3.畢業生流向情況分析。對畢業生的流向情況進行分析，即對畢業生的就業單位類別、就業地域和行業等信息進行分析，可以幫助高校及時了解當前社會對于人才的需求情況，為學校的教育改革提供一定的數據依據。對于吸納畢業生較多的單位，高?？梢苑e極地與其進行溝通，邀請其來學校開展宣講會和招聘會，幫助更多的畢業生解決就業問題。對于畢業生從事較多的行業可以進行重點講解，將該行業的前景及晉升情況和關聯行業等都做以詳細的說明。畢業生的流向情況分析，為畢業生的就業指導工作提供了一定的指導，高校在為學生進行就業指導時對于畢業生主要的流向單位、地域和行業可以重點講解，使學生能夠更好地就業。

結語

高校畢業生的就業形式逐年嚴峻，高校畢業生就業指導工作已成為高校工作的重中之重。通過采集高校往年畢業生的就業相關數據，進行分析研究，預測畢業生就業前景，對于就業困難的專業或學生要給予提前的重點就業指導，設計針對性的就業指導方案，對于往年的一些就業案例要進行分析研究，作為以后就業指導的案例分析，詳細講解。

基于數據化思維探究高校畢業生的就業指導工作，可以在用人單位招聘、畢業生求職及其流向的數據總結基礎上，及時地發現畢業生就業中的問題和困難，更好地對學生進行就業指導的服務，為教育改革和創新提供數據支撐，提高教學質量和就業質量，更好地為學生就業服務，為社會輸入更加優秀的人才。

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[責任編輯 劉 瑤]endprint