基于大數據的退役軍人從業分析平臺研究

中興通訊 辛麗華

31669部隊 成廣勛

武漢鐵盾民防工程有限公司 陳 嵐

中興通訊 屠 強 楊桂榮

本文針對退役軍人從業平臺分析的各種問題，提出一種基于大數據的從業分析平臺框架，解決了傳統退役軍人從業分析中的政策反饋不明、執行度未知、數據分析不夠深入、以及政策宣貫不夠暢通的問題。提供一個執行/反饋的雙向通道，縮短問題發現、解決的周期，提高了職能部門工作效率，也為國家政策法規制定提供參考。

序言：2018年7月31日，國務院新聞辦公室舉行新聞發布會中講到建國以后退役士兵總數為5700萬，并以每年幾十萬的速度在增長，退役軍人的數據的新一輪統計正在進行。

退役軍人事務部等軍地12個部門聯合印發《關于促進新時代退役軍人就業創業工作的意見》(以下簡稱《意見》)。《意見》指出,退役軍人是重要的人力資源,是建設中國特色社會主義的重要力量。促進退役軍人就業創業,對于更好實現退役軍人自身價值助推經濟社會發展、服務國防和軍隊建設都具有重要意義。《意見》給出全方位的退役軍人就業優撫政策，要求各機關、企事業單位、教育部門、社會團體互相配合共同努力，提升退役軍人就業情況。

在互聯網時代的現在，數據是一筆巨大的財富，退役軍人的海量信息無疑也潛藏著無窮的寶藏，讓數據說話，助力社會發展，是大勢所趨。數據，是時代的力量。

1.現有退役軍人從業平臺現狀

在國家支持方面政策支持到位，國家專門成立專門部門來指導退役軍人的就業安置，但是在統計方面相對落后，而且目前的統計分析速度慢，效率差，效果也不理想，在當前數據技術飛速發展的現在顯得落后

在應用上，統計數據僅用來做簡單分析，尚無一個綜合的平臺深度挖掘、綜合研究分析結果，更不用說長期的跟蹤調研。即便有些機構、個人、職能部門做了些研究工作，但是研究范圍窄，局限性大，而且存在重復勞動，彼此合作溝通不夠，形不成合力，造成了極大的資源浪費。

2.基于大數據的退役軍人從業平臺優勢

本平臺以大數據做基礎，以所有統計數據做出發點，支持各種離線計算、在線分析，針對個體的綜合數據做全量計算，從而能夠更直觀的觀察到政策實施效果、個人滿意度和政策法規的不足之處，為退役軍人從業政策作出反饋，繼而指導完善各種法規制度、全方位推動各種優理政策和活動，提高退役軍人新職涯的滿意度，提高退役軍人的生活水平和質量。

本平臺支持退役軍人對工作的持續跟蹤、反饋。跟蹤調研就業情況，接受工作情況反饋、生活情況反饋，收集各種就業、創業需求，綜合各種政策法規、利好信息作綜合計算，確實的貼合需求作反饋，制定真正具有實際意義的指導意見。持續跟蹤，持續關懷，使得退役軍人真正有組織，有歸屬，真正增加了軍隊的向心力和凝聚力。

本平臺還打通消息傳遞渠道，解決了消息閉塞、宣貫不及時的問題，提高了政策法規的實效性，極大了提高了職能部門的工作效率。

3.基于大數據的退役軍人從業平臺研究

3.1 平臺框架設計

平臺登記退役軍人個人基礎信息，包括身體狀況、家庭信息、教育經歷、服役期間狀態、表現等，采集退役軍人退役后工作信息，包括薪資信息、技術需求、教育經歷需求，接受退役軍人的工作滿意度、契合度以及各種合理需求反饋，收集企事業單位單位的用人需求，地方各單位的扶持政策、規劃、以及各種優撫活動。形成一個健全的退役軍人信息數據倉庫。

平臺對采集數據作全量計算分析，通過聚合聚類等手段，深度挖掘數據，形成完整的工作狀態報告，政策落實信息，政策合理性、健全性分析等系列分析結果。

平臺支持實時的狀態分析，實時分析退役軍人的現有狀態，接受緊急需求，有問題及時發現及時解決，極大的提高了問題解決效率，充分的在緊要關頭站在退役軍人身后，保障退役軍人的生活狀態。

平臺還支持退役軍人關懷，及時傳達各級的優撫政策，及時推送各種優撫活動、建立起有效的宣傳、溝通平臺。

3.2 關鍵技術方案

構建面向個各職能部門、退役軍人的大數據平臺，及時、快速、有效的收集復雜的海量數據。對采集數據進行清洗、加載，持久化保存，形成分布式數據倉庫，供大數據分布式計算分析使用。對預處理數據進行分布式計算、深度挖掘，多維度分析。同時，平臺不斷自學習，更新自己的知識庫和算法庫，對計算結果進行實時監測和各種離線分析，輸出各方面分析計算結果報告。關鍵信息采用加密技術，對數據進行加密脫敏存儲，提高數據的安全性。

平臺將系統權限逐級劃分給各級職能部門和個人，控制用戶的操作權限和數據權限，尊重用戶隱私。

平臺支持消息推送機制，及時發布、公告各級的最新政策法規、活動規劃等，打通消息傳達渠道，為消息實效性提供保證。

3.2.1 數據收集

退役軍人個人數據基礎信息由于涉密性較強，需要專人、專職登錄采集，并采錄入庫。現有的統計信息數據大部分為結構化數據，存儲于常規的關系型SQL數據庫如mysql、oracle等，可通過Sqoop導入。

退役后職業狀態由個人、單位、第三方機構等反饋，平臺提供反饋渠道，提供就業雙方雙通道反饋，更能客觀直接的暴露問題。

國家、地方的優撫政策、法規、活動由政府職能部門登記發表，渠道正規、專業性更強。發布的數據直接導入本平臺。

其他如syslog日志信息可通過Flume進行采集。

3.2.2 數據預處理

對采集數據進行：

（1）數據清洗，補充缺失值數據，消除數據噪點和離群點，統一數據格式，修正數據，提高數據的一致性、準確性和可用性

（2）數據集成，集成多種數據源，形成集成、統一的數據庫、數據立方體等。消除冗余數據，提高了數據質量。

（3）數據規約，在不影響分析結果準確性的情況下簡化表示數據集。采用維規約、數據規約、數據抽樣等手段提高大數據的價值密度，提高數據的存儲價值比例。

（4）數據轉換，數據規范化、離散化并概念分層，通過轉化實現數據統一，進一步提高了數據的一致性和可用性。

通過以上處理，實現數據的一致性、準確性、真實性、可行人性、可解釋性，提高了數據的價值。為后期計算分析打下堅實、可靠的基礎。

3.2.3 數據分布式計算及存儲

本平臺采用分布式云計算技術提高了計算效率。對樣本數據采用專門的算法進行計算，以獲得期許的結果。采用Spark作為主計算框架，Storm、Flink、Spark Streaming作為流計算支撐，提供全方面的離線數據和實時數據分析。同時提供交互式查詢，為各級用戶提供更契合的分析結果。分析結果可輸入至Hdfs或Es，通過各維度、全方位的分析，充分暴露問題短板，更客觀的呈現當前退役軍人的工作、生活狀態，為后續持續化發展、政策優化等提供參考。

3.2.4 分析結果展示

本平臺支持Web、APP等應用終端，支持在不同設備現實計算分析結果。系統根據行政級別、職能等作權限劃分，設置不同的操作權限和數據權限，根據不同的需求生成計算報告。

報告形式可定制化，適配不用用戶。

平臺提供實時分析結果監測，支持焦點、熱點、重點展示，可暴露緊、嚴重、特殊的情況，第一時間發現問題解決問題。

3.2.5 消息推送

平臺支持消息訂閱/推送，及時發布傳達各級政策法規，有效、可靠、正確的傳遞信息。目前。通過郵件、微信、QQ等常規社交軟件，以及APP消息PUSH功能，覆蓋使用習慣不同的用戶。打通行政區域的政策宣貫渠道，解決消息閉塞的痛點。

4.總結

本平臺基于大數據計算，在復雜、海量的信息數據中解讀各種政策法規，落實現狀，實施效果，充分反饋，深度分析，全方位的計算分析填補大數據應用在此方面的空白。數據分析計算結果受眾覆蓋廣泛，可為國家政策制定、社會研究、職能部門活動策劃提供參考。