基于“大數據思維”的高校畢業生就業指導工作的思考與探索

顧玲

摘 要：隨著社會經濟的發展，科學技術的不斷迭新換代，目前高校畢業生面臨著較為嚴峻的就業形勢，畢業生的就業工作已經成為高校的重點指導工作。傳統的高校就業指導工作不再適宜當下畢業生所處的信息化大環境，因此，高校必須改變就業指導理念，創新就業工作模式，應用大數據的思維模式，結合時下的社會就業發展理念，整合社會的就業信息，能夠為高校畢業生提供高質量的就業工作指導。本文簡單分析了傳統高校就業指導工作的弊端，提出了運用“大數據思維”進行高校畢業生就業工作指導的有效途徑。

關鍵詞：大數據;大數據思維;互聯網技術;高校畢業生

中圖分類號：G647.38 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2019）09-0247-02

0 引言

隨著高校的教育普及，高校畢業生的數量不斷增加中，畢業生的就業形勢變的更為嚴峻，所引發的就業問題也被社會所關注著。畢業生的就業問題不僅僅是與高校相聯系的，也與整個社會的安定和諧發展相關聯。因此，這就需要高校結合時下的社會就業情況，解決目前所出現的畢業生就業問題。目前正處于一個信息化的大環境下，有效的利用“大數據思維”，分析當下的社會就業信息，為畢業生提供高質量的就業指導工作，是當下高校就業指導老師應該思考的問題。

1 傳統高校畢業生就業指導工作的弊端

隨著社會的不斷發展，高校畢業生人數的不斷增加（如圖1所示），使得就業形勢變得愈發嚴峻，傳統的高校畢業生就業指導工作不再適應于當下環境，在如今情況下存在著一定的弊端。

1.1 高校就業指導工作內容單一

由于長時間受過去社會的經濟形式以及科學技術發展的不成熟所影響，傳統高校畢業生就業指導工作的工作理念較為老舊。在進行畢業生的就業指導工作時，在就業指導工作內容上其主要以介紹目前的就業形勢，求職時的技巧，以及國家相關的法律法規等內容，而沒有針對畢業生各自的專業以及畢業生自身的需求做出深入的就業分析。這大大影響了高校畢業生的就業指導工作，無法為畢業生提供實質性的幫助。

1.2 高校就業指導工作模式單一

目前多數高校的就業指導工作模式主要是一些常規性的事務工作。例如，在每年的畢業期間，將畢業生的信息進行采集，定期收集畢業生的就業信息，為畢業生提供就業咨詢，以及聯系校外公司召開多場大型招聘會等等。這些日常的瑣碎工作已經占據了就業指導老師的大量時間與精力，雖然在一定程度上能夠對畢業生的就業提供幫助，但是從畢業生的整體就業情況來說，效果微乎甚微。這就在一定程度上制約了高校畢業生的就業指導工作發展。

1.3 高校就業指導工作隊伍薄弱

基于上述兩個問題，目前多數高校在就業指導工作的隊伍建設上力量較為薄弱，組成人員主要是二級學院的秘書辦行政老師等，在就業指導工作上缺乏一定的專業性，以及系統性的就業指導知識。在日常的高校畢業生就業指導工作上，只能做些簡單的就業信息收集工作，無法深入了解畢業生的真正就業需求，導致高校畢業生就業指導工作的工作效率不高，無法體現就業指導工作的作用與意義。

2 “大數據”以及“大數據思維”的主要內容

“大數據”的主要內容是指無法用常規所使用的軟件在一定的時間段內進行信息的收集與數據處理的信息數據集合，其所包含的信息量極大，信息內容極其豐富，涉及到許多方面。因此，“大數據”要求著更高技術的科技，需要處理模式更為強大的互聯網技術，這樣才能夠發揮出“大數據”在社會發展上所體現的作用。在維克托·邁爾舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中，對于“大數據”的描述是指采用整體數據的分析模式對數據進行處理，放棄傳統便捷的抽樣調查方法，以便能夠保證數據的真實性。

在IBM提出大數據的5V特點后，紛紛引起了學者們的討論，結合時下發展，本文將大數據的特點總結為6V。首先是Volume（大量），在這個信息爆炸的時代，數據的采集與數據存儲以及計算的工作量是相當大，大數據的起始計量單位至少是P（1000G個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）[1]。Velocity（高速），所表現出信息的增長速度較快，即使是在大量數據的情況下，也能夠保證信息的時效性，做到對于數據的實時處理。Variety（多樣），大數據中的數據種類與來源更加多元化，數據結構也更加多樣性，主要有結構化、半結構化以及非結構化。Value（低價值密度），由于數據的量較大，有用信息沒有隨著數據量的增長而相應的增長，造成數據的價值密度較低。Veracity（真實性），隨著互聯網技術的發展，數據來源的局限被打破，數據更加具有真實性與安全性。Validity（有效性），由于數據量的大，許多無用的信息也被收集起來，造成有效數據的驗證工作量加大。Online（數據在線），借助網絡楷書，數據保持在線狀態，方便人們的調用與處理。

基于大數據的上述特征，在這個行業的發展中，形成了“大數據思維”。大數據思維與過去小數據思維的區別主要體現在它的全樣思維方式。小數據思維采用的是抽樣模式，在科學技術還沒有太成熟的過去，人們往往面臨著數據采集、分析以及處理難度較大，抽樣在這時解決了人們面臨的困難，是一種權宜之計。但是在如今這個信息爆炸、科技發達的時代，抽樣的方法不再適用于當前的環境。全樣思維模式結合如今發展迅速的互聯網科技，可以有效的進行數據的收集及處理工作，這使得信息容量越來越大，所出現的紕漏與問題也會增加。這就引出了大數據思維中的容錯思維，忽略大量數據中所出現的小部分錯誤，保證整體數據的客觀性與有效性。大數據思維中尤為特別的一點是數據之間的相關性，基于全樣與容錯的思維模式，將數據之間的聯系點進行相互聯系，分析數據之間的相關性，將大量的數據信息進行整合，形成一個整體性思維。

3 大數據時代的應用

在當下這個大數據時代，數據信息的收集迅速，具有較高的時效性，在社會各界的應用也隨處可見，尤其是在日常生活中的應用。例如，在電子商業行業，平臺將用戶日常里瀏覽較多的商品進行數據分析，從用戶的瀏覽商品中得知用戶的愛好與日常需求，以便能夠精確的推薦給用戶感興趣的商品;在醫療行業中，大數據的應用使得醫護人員能夠根據病人平時的生活規律以及生活飲食習慣，定制出一套適用于病人的治療方案，在一定程度上對病人的康復起到了積極的正面作用。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[2]。例如，一些地圖軟件的使用使得人們能夠找出最佳路徑，節省時間，有效的提高了人們的生活質量。

4 “大數據思維”下就業指導工作的意義

目前多數高校的畢業生年齡段主要集中在90后，90后的學生大多有自己的想法，思維較為獨立，追求自我與個性，對于互聯網技術較為熟悉。在這樣的背景下以及大數據的環境下，傳統的就業指導工作不再能夠適應當下時代的發展以及滿足畢業生的需求。畢業生如今需要的是具有針對性與個性化、多元化的就業指導，這對高校的就業指導工作提出更高的要求，對于高校就業指導工作而言，大數據思維的運用能夠將畢業生的就業趨勢進行預測與研判，通過對就業信息全體數據的收集、處理和分析，得出數據之間更多的相關關系與發展規律，從而獲得其全新的應用價值，并應用到工作改革與創新中，更好地發揮高校就業工作在畢業生就業市場中的橋梁與紐帶作用[3]。

4.1 預測當下的就業形勢

大數據在高校就業指導工作中的應用，可以幫助高校建立一個完善的就業信息服務體制，能夠有效地進行就業信息的收集工作，加強就業信息的發布、統計以及就業形勢分析，提供個性化的就業指導服務，提高就業工作質量以及工作效率[4]。大數據通過對高校就業數據進行全面采集，篩選出有效實用的就業數據信息，進而預測就業形勢的走向、變化以及企業與畢業生的供求情況，向高校畢業生提高有效的就業預測服務[4]。

4.2 提升高校就業指導工作的工作質量

大數據思維在高校就業指導工作上的應用能夠及時的分析目前的就業信息并進行整合，根據這些信息分析社會上企業的錄用規律以及行業變化，為畢業生提供有效的就業信息，使得高校就業指導工作能夠順利展開，提高了高校就業指導工作的工作效率，并且提升了高校就業指導工作的工作質量。

5 “大數據思維”在高校就業指導工作上的應用途徑

5.1 對于畢業生的求職情況分析

多數高校畢業生由于缺乏一定的社會經驗與閱歷，在畢業季求職時，不能夠綜合考慮自身的實際能力與社會現實，往往容易出現“眼高手低”的求職思想。因此，這就需要高校就業指導工作老師及時的對畢業生的思想觀念進行正確的引導，結合當前的大數據信息以及畢業生自身的個性、專長等，注重求職中的職業前景發展，要將眼光放得長遠，不能夠只考慮到當下的薪資。

5.2 對招聘單位的情況進行分析

基于大數據的應用，高校就業指導工作老師可以將歷年來用人單位的招聘信息進行整合分析，分析出招聘的崗位類型以及熱門招聘專業等信息，將這些信息進行整合及時的發放給畢業生，幫助畢業生在求職中能夠有更多的機會。

5.3 畢業生的就業流向分析

將已簽約的畢業生信息進行收集，根據這些畢業生的就職公司、就職地點以及行業前景進行分析，在一定程度上能夠幫助高校及時的獲取到人才市場對專業的需求情況，及時地調整目前的就業指導工作內容以及模式，幫助畢業生更好的就業。

6 結語

綜合全文來看，隨著高校教育的普及，高校畢業生的數量正在逐漸增長，目前的高校畢業生就業形勢正在逐漸變得嚴峻，畢業生就業問題已經成為社會的關注熱點，畢業生的就業指導工作已逐漸成為高校工作中重要的一部分。基于當下大數據的環境下，高校在對畢業生的就業指導工作上結合大數據的應用，有效的整合畢業生的就業信息，預測畢業生的就業前景，精確匹配用人單位信息與畢業生求職信息，平衡用人單位的人才需求問題，及時的為畢業生提供就業信息。提高高校自身的就業指導工作效率，為高校畢業生提供高質量的就業指導工作，同時也推動了高校自身的就業指導工作發展，為社會輸入了更多優秀的人才。

參考文獻

[1] 詹榕，馬艷陽，袁玉龍，陳紅.淺析大數據思維在高校就業指導工作中的應用[J].高教學刊，2016（07）：162-163+166.

[2] 楊夢.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[J].經濟研究導刊，2017（31）：139-140.

[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）：27-31.

[4] 李琳光.大數據思維在高校就業指導工作中的應用研究[J].好家長，2018（25）：52.