大數據在高校就業管理工作中的探索及應用

張思陽 黃同成

摘要：“大數據”在就業輔助決策和提高就業效率方面具有創新的應用價值。通過對高校畢業生就業數據的收集、處理和分析，為大學生就業趨勢的預測和判斷提供一種可擴展的分析方法，構建大數據應用的就業工作系統模型，找出數據之間的相關性和規律。提高高校畢業生就業工作的服務水平和質量，為人才培養和教育質量評估提供參考，充分發揮高校在畢業生就業中的作用。

關鍵詞：大數據；數據應用；高校就業；人才培養；教育質量評估

中圖分類號：TP39 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）10-0001-02

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Exploration and Application of Big Data in College Employment Management

ZHANG Si-yang ， HUANG Tong-cheng

（Shaoyang University， Shaoyang 422000， China）

Abstract：“Big Data” has innovative application value in employment-assisted decision-making and employment efficiency. Through the collection， processing and analysis of employment data of college graduates， it provides a scalable analysis method for the prediction and judgment of college students' employment trends， constructs the employment work system model of big data application， and finds the correlation between data and law. Improve the service level and quality of college graduates' employment work， provide reference for talent training and education quality assessment， and give full play to the role of colleges and universities in graduate employment.

Keywords： Big Data； Data application； College employment； talent development； Educational quality assessment

1 引言

2018屆全國高校畢業生人數達到820萬人，相比于2017屆新增25萬人，畢業生人數的與年俱增，就業形勢持續嚴峻，高校就業管理工作具有緊迫性和重要性。在《2006—2020年國家信息化發展戰略》中提到，要“建設多層次、多功能的就業信息服務體系，加強就業信息統計、分析和發布工作，改善技能培訓、就業指導和政策咨詢服務”。[1]就業信息化的開展則需對就業數據進行相關處理。處在大數據的浪潮中，高校就業信息化面臨挑戰，運用大數據時代新思想、新技術，改變以往重復冗長的傳統操作，不斷提升就業工作效率與教育質量。在此前提下進行大數據就業管理工作中模型搭建的思路探索及應用。

2 內容與意義

2.1 研究背景

面對快速的社會就業形勢和相關數據的快速增長，高校就業管理工作對實時數據分析的需求日益突出，就業管理已從數據貧乏的困境轉向數據豐富的環境。面對龐大的高校就業數據時，根據高校畢業生需求獲取相關數據后及時、準確地進行分析和整合，并做出準確的預測與提示，離校未就業之類的相關就業問題在發生之前將被有效地規避。高校在提供個性化的就業指導和服務的同時，不斷提高高校畢業生的就業質量，形成招生就業與教育質量評估的良性循環。這些都是大數據時代就業面臨的新挑戰，需要高質量的高校就業相關數據的反饋和支持。

2.2 發展現狀

目前，高校的就業工作主要面向對象是高校畢業生和用人單位，同時對高校學生進行職業生涯規劃與就業創業指導。高校就業管理工作中高校畢業生數據的收集、統計和分析，主要是幫助高校畢業生在離校之前找到適合自己的工作崗位。大數據的數據處理目前技術可以分為數據提取與集成、數據分析和數據顯示。[2]首先，將提取和整合的高校畢業生數據進行分析，以發掘其數據潛在價值；其次，將數據分析方法進行平衡處理，確保大數據的應用效率和準確性；最后，將該數據分析方法與云計算平臺集成，數據分析結果進行圖形可視化窗口展示，適用于各類人群進一步研究與學習。

2.3 探索及應用

以往的高校就業工作主要依靠高校就業專干人員進行手工規劃和管理，然而畢業生人群數量大，信息雜亂，難以實現高校就業工作的動態管理。通過對高校就業系統歷年就業數據的分析和處理，能有效為就業管理部門制定更好的總體規劃和協調解決方案。不僅降低了高校各部門的人力、物力資源，同時將高校就業系統中的數據進行合理利用。大數據在就業工作中的應用，將有效促進就業發展，實現從公共服務向個性化服務的轉變，促進求職與招聘的無縫結合。掌握和分析所有學生的實時信息，分析不同學生就業問題的需求，實現準確的消息推送；更新相關用人單位的招聘信息，了解企業的人才需求，為校企合作提供服務；通過全面、多角度的就業質量反饋，促進高校相關工作的改革創新。提高就業服務的針對性和個性化水平，加強就業工作，為高校就業管理工作改革提供重要參考，切實推進高校更好地服務社會的使命。

3 模型搭建

3.1 數據收集

高校就業管理工作主要從就業方向、專業領域、就業佐證材料、初次就業率等多方面進行分析，同時開展相應就業創業指導課程，指導學生積極應對就業難題。除此之外，數據收集將針對高校學生日常學籍信息數據，包括在校學習情況、社團活動信息、校外實習經歷、所獲獎勵及榮譽、招聘公司計劃以及歷屆學生所在崗位表現等等。從高校各類型系統中提取學生的相關有效信息，將所需的各類型的數據進行統計分析，構建成高校就業分析模型，如圖1所示。

3.2 數據存儲

根據不同的數據源，選擇不同的數據提取方法。對于結構良好的信息系統，數據直接提取到HBase數據庫中。HBase數據庫是一個開源的、高可靠性、高性能和可擴展性的數據庫，[3]HBase 數據庫與一般的關系數據庫略有不同，它是一個適合于非結構化數據存儲的數據庫，常用于需要實時讀寫、隨機訪問超大規模數據集時。[4]對于WEB網頁等非結構化數據，在捕獲信息數據后，將數據編入索引并存儲在HBase數據庫中，并通過hive查詢和分析HBase中的數據。實現對就業管理系統中的數據的匯總統計分析，巧妙地將大而稀疏的數據表放在商用的服務器集群上，輕松擴展其存儲容量和計算能力，示意圖如圖2所示。

3.3 數據整理

通過使用大數據的機器學習工具Mahout[5]，對之前收集的數據進行學習分析。在就業數據分析中，我們可以使用Mahout工具中的具體方法，對數據進行監督分類，做出判斷后給予一定的激勵或懲罰。通過對數據倉庫中的就業數據進行分析，觀察出不同學生在面對崗位時所展現出來個人工作能力，并為應屆畢業生推薦合適的就業單位和崗位。同樣可以對未及時就業的高校學生進行分析與比較，找出問題所在，向該類學生提供就業預警，然后比較其他已就業學生的相關信息，尋求正確的就業工作目標，以便他們在隨后的學習和生活中得到改善，如圖3所示。

3.4 數據應用

高校就業工作分析模型具有強大的統計功能，能夠掌握高校就業率、高校學生就業專業領域以及用人單位需求等不同方向的就業發展情況，為高校畢業生提供相關建議。該模型使用Tableau軟件進行數據可視化分析，其Tableau包含大量預定義的圖表格式，將數據與漂亮的圖表以及多個維度（如區域和餅圖）結合在一個圖表中，如圖4所示。

在上述基于大數據的就業工作系統模型中，用人單位信息注冊云平臺和高校學生學籍信息系統主要用于數據采集、整理和存儲，并提供簡單信息查詢和組合索引查詢，不斷關注和幫助畢業生，促進畢業生盡快融入社會，建立更加個性化的高校學生就業信息共享和溝通服務機制。

4 結語

移動互聯網、MOOC等技術的不斷興起，給高校就業管理工作的發展帶來了機遇和挑戰[6]。為了迎接機遇與挑戰，高校應充分發揮互聯網時代大數據的支撐作用。整個就業工作管理模型中，從數據收集、存儲和管理應用，再與可視化技術相結合，充分分析和挖掘高校就業數據中所蘊含的價值。高校大數據的應用前景充滿希望，但在其應用中仍存在許多應用難點，主要包括數據模式集成、數據結構分析和數據隱私保存問題等等。大數據技術暫時為我們提供了一個可行性的方案，其技術進一步地開發與利用還在未來等待著我們。

參考文獻：

[1] 中共中央辦公廳，國務院辦公廳.2006—2020年國家信息化發展戰略[EB/OL].[2006-05-08].http：//news.xinhuanet.com/ newscenter/2006-05/08/content_4522878.htm.

[2] 邢勝，王曉蘭.大數據對高校就業形勢分析和對策的應用[J].傳播力研究. 2018（22）：218.

[3] 明承瀚，黨瑞紅.大數據理念在高校就業工作中的應用[J].中國大學生就業. 2014 （20）.

[4] 朱楠.基于大數據分析的近年大學生就業行業與所學專業對口程度調查研究——以東北電力大學為例[J]. 現代交際. 2016（15）.

[5] 孫其偉，陸春.大數據在高校中的應用研究[J].中國教育網絡. 2014 （01）.

[6] 尚博.大數據及其處理架構在高校中的應用探究[J].電子測試. 2014（22） ： 43-44+52.

【通聯編輯：梁書】