大數(shù)據(jù)在高校就業(yè)管理工作中的探索及應用

張思陽 黃同成

摘要：“大數(shù)據(jù)”在就業(yè)輔助決策和提高就業(yè)效率方面具有創(chuàng)新的應用價值。通過對高校畢業(yè)生就業(yè)數(shù)據(jù)的收集、處理和分析，為大學生就業(yè)趨勢的預測和判斷提供一種可擴展的分析方法，構建大數(shù)據(jù)應用的就業(yè)工作系統(tǒng)模型，找出數(shù)據(jù)之間的相關性和規(guī)律。提高高校畢業(yè)生就業(yè)工作的服務水平和質量，為人才培養(yǎng)和教育質量評估提供參考，充分發(fā)揮高校在畢業(yè)生就業(yè)中的作用。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)應用；高校就業(yè)；人才培養(yǎng)；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(yè)生人數(shù)達到820萬人，相比于2017屆新增25萬人，畢業(yè)生人數(shù)的與年俱增，就業(yè)形勢持續(xù)嚴峻，高校就業(yè)管理工作具有緊迫性和重要性。在《2006—2020年國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略》中提到，要“建設多層次、多功能的就業(yè)信息服務體系，加強就業(yè)信息統(tǒng)計、分析和發(fā)布工作，改善技能培訓、就業(yè)指導和政策咨詢服務”。[1]就業(yè)信息化的開展則需對就業(yè)數(shù)據(jù)進行相關處理。處在大數(shù)據(jù)的浪潮中，高校就業(yè)信息化面臨挑戰(zhàn)，運用大數(shù)據(jù)時代新思想、新技術，改變以往重復冗長的傳統(tǒng)操作，不斷提升就業(yè)工作效率與教育質量。在此前提下進行大數(shù)據(jù)就業(yè)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(yè)形勢和相關數(shù)據(jù)的快速增長，高校就業(yè)管理工作對實時數(shù)據(jù)分析的需求日益突出，就業(yè)管理已從數(shù)據(jù)貧乏的困境轉向數(shù)據(jù)豐富的環(huán)境。面對龐大的高校就業(yè)數(shù)據(jù)時，根據(jù)高校畢業(yè)生需求獲取相關數(shù)據(jù)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(yè)之類的相關就業(yè)問題在發(fā)生之前將被有效地規(guī)避。高校在提供個性化的就業(yè)指導和服務的同時，不斷提高高校畢業(yè)生的就業(yè)質量，形成招生就業(yè)與教育質量評估的良性循環(huán)。這些都是大數(shù)據(jù)時代就業(yè)面臨的新挑戰(zhàn)，需要高質量的高校就業(yè)相關數(shù)據(jù)的反饋和支持。

2.2 發(fā)展現(xiàn)狀

目前，高校的就業(yè)工作主要面向對象是高校畢業(yè)生和用人單位，同時對高校學生進行職業(yè)生涯規(guī)劃與就業(yè)創(chuàng)業(yè)指導。高校就業(yè)管理工作中高校畢業(yè)生數(shù)據(jù)的收集、統(tǒng)計和分析，主要是幫助高校畢業(yè)生在離校之前找到適合自己的工作崗位。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理目前技術可以分為數(shù)據(jù)提取與集成、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)顯示。[2]首先，將提取和整合的高校畢業(yè)生數(shù)據(jù)進行分析，以發(fā)掘其數(shù)據(jù)潛在價值；其次，將數(shù)據(jù)分析方法進行平衡處理，確保大數(shù)據(jù)的應用效率和準確性；最后，將該數(shù)據(jù)分析方法與云計算平臺集成，數(shù)據(jù)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(yè)工作主要依靠高校就業(yè)專干人員進行手工規(guī)劃和管理，然而畢業(yè)生人群數(shù)量大，信息雜亂，難以實現(xiàn)高校就業(yè)工作的動態(tài)管理。通過對高校就業(yè)系統(tǒng)歷年就業(yè)數(shù)據(jù)的分析和處理，能有效為就業(yè)管理部門制定更好的總體規(guī)劃和協(xié)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(yè)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行合理利用。大數(shù)據(jù)在就業(yè)工作中的應用，將有效促進就業(yè)發(fā)展，實現(xiàn)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(yè)問題的需求，實現(xiàn)準確的消息推送；更新相關用人單位的招聘信息，了解企業(yè)的人才需求，為校企合作提供服務；通過全面、多角度的就業(yè)質量反饋，促進高校相關工作的改革創(chuàng)新。提高就業(yè)服務的針對性和個性化水平，加強就業(yè)工作，為高校就業(yè)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(shù)據(jù)收集

高校就業(yè)管理工作主要從就業(yè)方向、專業(yè)領域、就業(yè)佐證材料、初次就業(yè)率等多方面進行分析，同時開展相應就業(yè)創(chuàng)業(yè)指導課程，指導學生積極應對就業(yè)難題。除此之外，數(shù)據(jù)收集將針對高校學生日常學籍信息數(shù)據(jù)，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(xiàn)等等。從高校各類型系統(tǒng)中提取學生的相關有效信息，將所需的各類型的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，構建成高校就業(yè)分析模型，如圖1所示。

3.2 數(shù)據(jù)存儲

根據(jù)不同的數(shù)據(jù)源，選擇不同的數(shù)據(jù)提取方法。對于結構良好的信息系統(tǒng)，數(shù)據(jù)直接提取到HBase數(shù)據(jù)庫中。HBase數(shù)據(jù)庫是一個開源的、高可靠性、高性能和可擴展性的數(shù)據(jù)庫，[3]HBase 數(shù)據(jù)庫與一般的關系數(shù)據(jù)庫略有不同，它是一個適合于非結構化數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)庫，常用于需要實時讀寫、隨機訪問超大規(guī)模數(shù)據(jù)集時。[4]對于WEB網(wǎng)頁等非結構化數(shù)據(jù)，在捕獲信息數(shù)據(jù)后，將數(shù)據(jù)編入索引并存儲在HBase數(shù)據(jù)庫中，并通過hive查詢和分析HBase中的數(shù)據(jù)。實現(xiàn)對就業(yè)管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)的匯總統(tǒng)計分析，巧妙地將大而稀疏的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)整理

通過使用大數(shù)據(jù)的機器學習工具Mahout[5]，對之前收集的數(shù)據(jù)進行學習分析。在就業(yè)數(shù)據(jù)分析中，我們可以使用Mahout工具中的具體方法，對數(shù)據(jù)進行監(jiān)督分類，做出判斷后給予一定的激勵或懲罰。通過對數(shù)據(jù)倉庫中的就業(yè)數(shù)據(jù)進行分析，觀察出不同學生在面對崗位時所展現(xiàn)出來個人工作能力，并為應屆畢業(yè)生推薦合適的就業(yè)單位和崗位。同樣可以對未及時就業(yè)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(yè)預警，然后比較其他已就業(yè)學生的相關信息，尋求正確的就業(yè)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(shù)據(jù)應用

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

在上述基于大數(shù)據(jù)的就業(yè)工作系統(tǒng)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(tǒng)主要用于數(shù)據(jù)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(yè)生，促進畢業(yè)生盡快融入社會，建立更加個性化的高校學生就業(yè)信息共享和溝通服務機制。

4 結語

移動互聯(lián)網(wǎng)、MOOC等技術的不斷興起，給高校就業(yè)管理工作的發(fā)展帶來了機遇和挑戰(zhàn)[6]。為了迎接機遇與挑戰(zhàn)，高校應充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)時代大數(shù)據(jù)的支撐作用。整個就業(yè)工作管理模型中，從數(shù)據(jù)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(yè)數(shù)據(jù)中所蘊含的價值。高校大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)模式集成、數(shù)據(jù)結構分析和數(shù)據(jù)隱私保存問題等等。大數(shù)據(jù)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(fā)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(fā)展戰(zhàn)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(shù)據(jù)對高校就業(yè)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(shù)據(jù)理念在高校就業(yè)工作中的應用[J].中國大學生就業(yè). 2014 （20）.

[4] 朱楠.基于大數(shù)據(jù)分析的近年大學生就業(yè)行業(yè)與所學專業(yè)對口程度調查研究——以東北電力大學為例[J]. 現(xiàn)代交際. 2016（15）.

[5] 孫其偉，陸春.大數(shù)據(jù)在高校中的應用研究[J].中國教育網(wǎng)絡. 2014 （01）.

[6] 尚博.大數(shù)據(jù)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(lián)編輯：梁書】