基于產業鏈與人才鏈的數據融合驅動高校就業精準指導的方式

文/徐永冰 劉邵宏 曾裕宗 李富豪

高校畢業生就業一直是社會關注的焦點。傳統的就業模式受到新經濟和新科技的影響，面臨諸多挑戰。傳統的就業觀念和指導方式無法滿足多元化和個性化的就業需求，使畢業生在就業過程中面臨信息不對稱、職業選擇困難等問題。高校作為培養人才的重要陣地，需要通過創新手段來提升畢業生的就業競爭力。

產業鏈是指一個產品從原材料生產到消費者使用的全過程，包括研發、生產、銷售等多個環節，形成一個完整的產業體系。人才鏈則強調了人才在這一產業鏈中的流動與匹配，強調人才的培養、選拔和流動是產業鏈運作的核心要素之一。產業鏈和人才鏈的深度融合被認為是推動產業升級、促進經濟增長的重要路徑。產業鏈和人才鏈的融合不僅能夠更好地滿足市場對人才的需求，也為高校提供了更清晰和精準的就業指導方向。通過數據融合技術，可以在更大范圍內獲取、分析和利用有關產業和人才的信息。通過分析產業鏈和人才鏈中的關鍵數據，構建一套科學有效的高校就業精準指導模型，可以為畢業生提供更全面、更具針對性和前瞻性的個性化就業建議，助力其更好地適應社會變革和職業挑戰。

數據采集與處理

產業鏈相關數據的獲取。產業鏈數據的獲取涉及產業的結構、發展趨勢、用人需求等關鍵信息。為了收集全面、準確的產業鏈數據，可采取以下幾種方法。行業調研。利用行業報告、統計數據等渠道，獲取產業鏈各環節的實際運行情況，包括市場規模、關鍵企業、技術發展趨勢等。每一種類型、規模、地域的企業都要保證一定的數量，確保數據的全面有效。數據爬取。針對相關招聘網站和企業官網，利用爬蟲技術獲取產業鏈上的招聘信息，包括公司名稱、職位需求、技能要求等。企業合作。與相關企業建立合作關系，獲取其用工情況、技術需求、人才招聘等信息。

校內系統畢業生數據采集。人才鏈數據的獲取涉及高校畢業生的就業情況、技能需求等方面的信息。校內數據。結合校內教務、人事等系統，獲取學生的學科背景、績點、實習經歷等信息，并追蹤畢業生成績、畢業去向等數據。高校合作。與多所高校建立合作關系，獲取畢業生就業情況的相關數據，包括就業率、薪資水平、就業行業分布等。問卷調查。針對畢業生和用人企業進行問卷調查，獲取畢業生的技能水平、職業期望等信息，同時了解企業對人才的需求。

運用技術初步實現數據存儲與處理。在數據采集階段，不同數據源的異構性和不規范性是不可避免的。為了確保數據的一致性和可比性，可以利用ETL 技術（數據集成過程），采取以下措施。數據清洗。對采集到的數據進行清洗，處理缺失值、異常值等，保證數據的質量。數據標準化。對不同數據源的字段進行標準化處理，統一數據格式，便于后續的整合分析。數據整合。利用數據整合工具，將來自不同源頭的數據整合為一個統一的數據集，以建立全面的產業鏈與人才鏈數據體系。

數據融合方式

數據融合是將不同來源的數據整合在一起，以產生更全面、準確和有價值的信息。在高校就業領域，數據融合可以涵蓋學生個體信息、專業背景、就業市場需求等多個方面。通過將這些數據融合在一起，可以更好地了解畢業生的特點，分析就業市場的趨勢，為高校提供更為智能化和精準的就業指導。

數據融合驅動模型。圖片由作者提供

數據集的選取。在獲取的數據中選擇具有完整產業鏈和人才鏈的數據，即該數據具有一定的企業特征和人才特征。同時，將數據集劃分為訓練集和測試集，以便在訓練模型時評估其性能。

特征工程。原始的數據集特征參數過多，算法模型構建的效果較差。因此可利用向前逐步回歸法，對產業鏈數據、人才鏈數據的特征進行提取，以提高模型性能。使用算法分析招聘數據和學校人才數據對高職學生就業的影響。在模型訓練過程中，可以調整超參數，如學習率、數量、深度等，以優化模型性能。模型將人才鏈數據和產業鏈數據進行訓練，以更好地為畢業生提供就業指導。

關聯因素分析。利用關聯規則挖掘技術，對模型進行深入分析，發現產業鏈與人才鏈之間的潛在關聯規律，挖掘就業的關聯因素和趨勢，包括學科背景、實習經歷對崗位匹配的影響，通過算法評估學生的就業潛力。同時，基于畢業生技能、企業需求等因素進行聚類分析，識別出不同群體的就業特點，進一步為高校量身定制個性化的就業服務方案。

平臺架構

算法模型構建成功之后，將與學校數字化平臺進行對接，形成持久化、智能化的信息優勢。平臺包含五層，自下而上為感知層、數據層、模型層、應用層和服務層。加之平臺軟件，安全管理支撐。其中數據是基礎，模型是核心，軟件或平臺是載體。

數據驅動總體框架。圖片由作者提供

平臺的構建對學生就業和學校開展就業課程起到促進作用。一是研究數據有機融合和全生命周期管理。通過平臺建立實時就業動態數據庫，全面整合就業信息內容，實現對學生信息與產業崗位信息的采集，并實現學生的就業數據與其他綜合數據的有機融合和全生命周期管理。二是研究將學生的學業、就業數據與崗位需求數據建立起動態化聯系，關注職業技能與專業技能之間的銜接，根據學生的學科傾向，有針對性地開展就業指導服務；依托困難學生數據與就業數據建立就業幫扶機制，為家庭困難的學生提供就業精準幫扶。三是研究驅動就業指導信息化水平提升，實現就業指導工作數字化轉型升級。研究應用數據助力“智慧指導”，加大對往屆畢業生就業數據的挖掘力度，通過全方位分析，呈現學生就業選擇的基本態勢，如不同專業、不同地區、不同性別的學生就業選擇的不同側重點；將往屆畢業生就業數據與應屆畢業生就業數據進行耦合分析，提前對即將畢業學生的情況進行個性化研判，更加精準化開展就業幫扶和指導工作。四是研究挖掘數據潛在價值，對接合作企業產業技能生態鏈。基于就業數據特征工程分析和建模，全面掌握畢業生職業技能、專業素質、實習經歷、就業動機、職業規劃、創新創業等信息，探索對接合作企業產業技能生態鏈，助力“產教評”產業技能生態鏈建設。

在深入挖掘產業鏈與人才鏈關系基礎上，借助數據融合技術，構建一套科學有效的高校就業精準指導模型，為畢業生提供更具針對性和前瞻性的就業建議，助力其更好地適應社會變革和職業挑戰。通過對畢業生就業數據和企業招聘數據的融合分析，發現數據融合顯著提高了畢業生的就業匹配度。關聯規則挖掘技術揭示了專業與企業招聘需求之間的潛在關聯性；聚類分析能夠為不同群體的畢業生提供個性化的就業推薦，使就業指導能夠更準確地指導畢業生選擇適合其專業背景的就業崗位。數據融合對高校就業精準指導的影響不僅是短期內的改善，更具有可持續性。應建立定期更新的數據采集機制，保障數據的時效性，不斷更新產業鏈和人才鏈數據，使就業指導始終基于最新的產業需求和就業市場動態。與產業界、企業保持持續的合作關系，借助產業鏈和人才鏈的實際變化，不斷調整就業指導策略。還要建立高校與企業的橋梁，實現信息共享，促進更緊密的產學合作。