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    統(tǒng)計分析在民辦高校就業(yè)指導(dǎo)中的應(yīng)用

    2021-07-11 01:13:15羅海嫦
    今日財富 2021年17期
    關(guān)鍵詞:就業(yè)指導(dǎo)數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)勢

    羅海嫦

    近年來,在我國教育深化改革背景下,高校畢業(yè)生人數(shù)呈現(xiàn)出了急劇增長的態(tài)勢。在此背景下,社會競爭逐漸加大,學(xué)生如何在較短時間之內(nèi),結(jié)合自己所學(xué)專業(yè)知識,找到一個理想工作崗位,不僅是學(xué)生所關(guān)注的重點問題,相關(guān)專家、學(xué)者對此也給予了足夠的重視。因此,教師和學(xué)校需要加強對學(xué)生進行就業(yè)指導(dǎo)的力度,讓學(xué)生能夠?qū)ψ约罕緦I(yè)的發(fā)展特點和發(fā)展規(guī)劃有正確的認識,對于當(dāng)今就業(yè)市場狀況有著正確判斷,從而讓學(xué)生能夠在畢業(yè)之后快速進入到工作崗位中。在信息化技術(shù)不斷發(fā)展過程中,借助到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢,能夠進一步提升就業(yè)指導(dǎo)工作效果,幫助學(xué)生科學(xué)、有效判斷就業(yè)形勢。由此可見:研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校學(xué)生就業(yè)指導(dǎo)中的應(yīng)用具有積極的社會意義。

    結(jié)合教育部門提出的相關(guān)要求,我國高等教育要逐漸向大眾教育進行轉(zhuǎn)化和升級。自上世紀九十年代開始,高等學(xué)校辦學(xué)規(guī)模、招生規(guī)模便呈現(xiàn)出逐年擴大的趨勢,對于社會穩(wěn)定發(fā)展和經(jīng)濟快速發(fā)展產(chǎn)生了積極作用。但從另一方面來看,這些生源在學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和學(xué)習(xí)能力方面出現(xiàn)了差異性較大的問題。在畢業(yè)之后,無法對整個就業(yè)市場進行準確判斷,從而對其就業(yè)產(chǎn)生了較大影響。在此過程中,高校就業(yè)指導(dǎo)部門便需要充分發(fā)揮其積極作用,加強對學(xué)生在就業(yè)方面的指導(dǎo)。借助到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)優(yōu)勢,對于市場需求信息、學(xué)生就業(yè)信息等多方面內(nèi)容進行收集,從而為學(xué)生就業(yè)提供針對性指導(dǎo),幫助學(xué)生樹立正確、科學(xué)、合理的就業(yè)觀,使其在激烈市場競爭中能夠取得一定優(yōu)勢,希望本篇文章發(fā)表能夠?qū)ο嚓P(guān)教育工作者產(chǎn)生一定啟示。

    一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

    (一)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生與發(fā)展

    在信息化技術(shù)和信息搜集能力逐漸發(fā)展背景下,數(shù)據(jù)的海量性特征越來越明顯。因此,如何在新時代背景下,借助到技術(shù)性優(yōu)勢,對數(shù)據(jù)進行有效處理,成為了許多工作人員重點關(guān)注的問題。在傳統(tǒng)工作中,主要是采取人工收集和記錄方式。從其影響來看,雖然能夠在一定程度上有效發(fā)揮出這些數(shù)據(jù)的積極作用。但是在海量數(shù)據(jù)中,其處理效率低、失誤率高的問題越來越明顯。因此,這種傳統(tǒng)化數(shù)據(jù)處理方式已經(jīng)難以滿足實際工作需要。另外,在這些海量數(shù)據(jù)中,往往會存在著眾多潛在的信息。如果能夠結(jié)合現(xiàn)代化信息處理方式,對其中所蘊含的信息和知識進行高效處理,便能給帶來巨大經(jīng)濟效益。為此,在今后工作中,相關(guān)工作人員需要加強不斷研究。結(jié)合一些技術(shù)性手段和技術(shù)設(shè)備優(yōu)勢,達到對信息高效處理的目的,從而為相關(guān)工作順利開展奠定良好基礎(chǔ)。

    (二)數(shù)據(jù)挖掘的具體概念

    從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概念來看,其主要指的是結(jié)合具體工作需求,在海量數(shù)據(jù)庫中,對于一些模糊性、不完全性的數(shù)據(jù)進行提取處理和分析。在此過程中,還能夠及時發(fā)現(xiàn)出這些數(shù)據(jù)中所蘊含的深層次概念。因此,在進行數(shù)據(jù)挖掘中,其表現(xiàn)出了明顯綜合性特征。作為一種學(xué)科交叉性較強的知識,在進行具體操作中,涉及到了計算機機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)可視化等多個方面內(nèi)容。在數(shù)據(jù)挖掘過程中,需要完成數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、分析和結(jié)果表示等多方面內(nèi)容和其他相關(guān)性操作。

    (三)數(shù)據(jù)挖掘的分類

    結(jié)合對數(shù)據(jù)挖掘分類的調(diào)查和研究可以發(fā)現(xiàn):因數(shù)據(jù)挖掘所涉及到的內(nèi)容和學(xué)科知識相對較多。因此,在進行分析時,便需要從多個學(xué)科思維角度出發(fā),進行綜合性考慮?,F(xiàn)階段工作中,主要包括了數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計學(xué)和機器學(xué)習(xí)等內(nèi)容。按照不同分類方式,具體可以將其分為以下幾個種類。

    1.從數(shù)據(jù)庫類型角度進行分類

    從數(shù)據(jù)挖掘的目的來看,其主要是為了實現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫中各種數(shù)據(jù)信息的挖掘。在數(shù)據(jù)量不斷增長背景下,出現(xiàn)了不同數(shù)據(jù)庫的多種內(nèi)容。包括關(guān)系數(shù)據(jù)、模糊數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)等多方面內(nèi)容。

    2.從數(shù)據(jù)挖掘目的來看

    在進行具體數(shù)據(jù)挖掘時,其任務(wù)主要包含了數(shù)據(jù)分析、再處理、分類、預(yù)測等內(nèi)容。因此,從該角度出發(fā),主要可以分為關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類挖掘、分類數(shù)據(jù)挖掘等內(nèi)容。結(jié)合具體工作需要,會選擇不同數(shù)據(jù)挖掘方式。

    3.從數(shù)據(jù)挖掘方法和技術(shù)角度來看

    主要分為了機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析等多種內(nèi)容。

    二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校學(xué)生就業(yè)指導(dǎo)中的應(yīng)用步驟

    結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢,對學(xué)生提供就業(yè)方面的指導(dǎo),能夠讓學(xué)生對其所學(xué)專業(yè)性知識有著更為深刻的認識和了解。對于本專業(yè)學(xué)生就業(yè)方向、就業(yè)狀況等進行研究,提高就業(yè)指導(dǎo)水平。在進行技術(shù)具體應(yīng)用過程中,需要按照嚴格步驟,完成相關(guān)操作,從而更好的發(fā)揮出技術(shù)優(yōu)勢。

    (一)需要結(jié)合課程上相關(guān)問題,對數(shù)據(jù)源中相關(guān)信息進行有效分析。判斷其是否能夠為本次課程正常開展和順利進行提供相應(yīng)服務(wù),對于課程實際狀況進行有效判斷。

    (二)在海量數(shù)據(jù)信息中,完成信息抽取、提取和再處理、分析等相關(guān)工作,結(jié)合數(shù)據(jù)模型優(yōu)勢,構(gòu)建一個系統(tǒng)性、直觀性的就業(yè)數(shù)據(jù)模型,讓學(xué)生能夠?qū)窈缶蜆I(yè)狀況有著更直觀的了解。另外,還需要有效結(jié)合統(tǒng)一清除模式,對于系統(tǒng)中所不需要的數(shù)據(jù)進行清除處理,進一步提升數(shù)據(jù)的完整性。

    (三)結(jié)合選定的數(shù)據(jù),利用一些相關(guān)性算法,對其進行有效處理和分析。比如:在DM中,結(jié)合其具體算法,完成對搜索數(shù)據(jù)有效處理,從而為教學(xué)工作順利開展奠定良好基礎(chǔ)。

    (四)針對數(shù)據(jù)庫特點來看,在信息日新月異背景下,各種信息都會發(fā)生著急劇變革。因此,在進行數(shù)據(jù)挖掘工作中,需要結(jié)合某一節(jié)課程具體需求,對數(shù)據(jù)進行及時提取和更新,確保課程內(nèi)容的科學(xué)性和及時性。

    (五)教師在進行數(shù)據(jù)選取中,為了進一步提升數(shù)據(jù)豐富性,往往會選擇大量數(shù)據(jù)。而在后期教學(xué)時,便會發(fā)現(xiàn)其中存在著眾多不必要數(shù)據(jù)。因此,需要對這些數(shù)據(jù)進行及時清除處理。同時,對于數(shù)據(jù)庫中相關(guān)數(shù)據(jù),也要進行上述操作。

    (六)在進行知識評價和課程總結(jié)時,可以結(jié)合技術(shù)性優(yōu)勢,及時發(fā)生一些預(yù)先可信的優(yōu)勢。如果在此過程中,發(fā)現(xiàn)了部分學(xué)生在就業(yè)方面出現(xiàn)了一定矛盾,可以對其進行及時、有效解決,從而為其就業(yè)方向提供一定指導(dǎo),進一步提升學(xué)生的就業(yè)率。

    三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校學(xué)生就業(yè)指導(dǎo)中具體應(yīng)用

    在結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開展高校就業(yè)指導(dǎo)工作中,需要結(jié)合影響學(xué)生就業(yè)因素,進行綜合性考慮。唯有此,教師所進行的就業(yè)指導(dǎo)才能夠更具針對性。同時,能夠?qū)W(xué)生未來成長和其對人生的正確規(guī)劃產(chǎn)生積極作用。在技術(shù)應(yīng)用過程中,主要集中在學(xué)生生源地信息、未來就業(yè)方向和就業(yè)意愿等方面內(nèi)容的調(diào)查和分析。對于一些可能會影響到學(xué)生就業(yè)判斷的信息進行有效判斷,從而為其提供更具針對性指導(dǎo)。另外,在該系統(tǒng)中,還需要將數(shù)據(jù)挖掘和專業(yè)性知識進行有機結(jié)合。整個系統(tǒng)中,主要可以分為數(shù)據(jù)預(yù)處理、頻繁項挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析三個方面內(nèi)容。

    (一)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的采集以及轉(zhuǎn)換和預(yù)處理操作

    在數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理工作中,需要結(jié)合學(xué)生就業(yè)意愿和歷屆畢業(yè)生就業(yè)狀況等相關(guān)數(shù)據(jù),對其進行科學(xué)化、合理化的分析,確定決策屬性。其次,結(jié)合一些分析指標和相關(guān)性數(shù)據(jù)優(yōu)勢,進行準確判斷。比如:可以結(jié)合學(xué)生的實踐狀況、理論知識學(xué)習(xí)狀況、計算機知識掌握程度和實踐操作運用能力、英語口語表達能力等方面進行分析。

    比如:在研究性別和就業(yè)情況間的關(guān)聯(lián)問題時,選取本校2015屆畢業(yè)生為研究對象。需要用戶點擊生源地信息和學(xué)生就業(yè)間的關(guān)聯(lián)挖掘這個選項.此時系統(tǒng)先使基本情況表與就業(yè)情況表加以連接,之后將其中和學(xué)生性別和學(xué)生就業(yè)信息不存在必然關(guān)系的信息全部濾除。最后整合成全新的數(shù)據(jù)表。通過對上述全新的數(shù)據(jù)表利用頻繁模式加以挖掘,得到如下6個主要的頻繁度項及其支持度,即男生支持度是0.60、女生支持度是0.40、男生學(xué)校所在地支持度是0.30、女生學(xué)校所在地支持度是0.25、男生生源地支持度是0.20、女生生源地支持度是0.10。之后對頻繁項實現(xiàn)關(guān)聯(lián)挖掘。

    (二)對相關(guān)的指標數(shù)據(jù)采集充分重視

    在進行數(shù)據(jù)收集和分析過程中,需要借助到學(xué)校內(nèi)部成績管理系統(tǒng)優(yōu)勢。將學(xué)生的學(xué)科成績、績點、專業(yè)性成績等方面內(nèi)容進行綜合性考慮。比如:在利用Excel表格將學(xué)生學(xué)號導(dǎo)入之后,根據(jù)數(shù)據(jù)頁面中顯示的相關(guān)內(nèi)容。安排相關(guān)管理人員對其中各項數(shù)據(jù)和信息進行手動輸入,并將學(xué)生工作單位進行量化性處理。按照生學(xué)、事業(yè)單位、企業(yè)、考研等不同發(fā)展規(guī)劃和方向進行合理化分類,提升數(shù)據(jù)的可觀性和直觀性。

    (三)加強對決策樹的合理化應(yīng)用

    在開展數(shù)據(jù)分析工作中,也需要充分認識到?jīng)Q策樹的分析和利用在此過程中所產(chǎn)生的積極作用。具體來看,其主要是通過離散型變量分析的學(xué)習(xí)方式,對于模塊中不同內(nèi)容、不同數(shù)據(jù)進行有效分析,并完成相關(guān)算法思想的構(gòu)建工作。從其積極作用來看,能夠完成各種相關(guān)性數(shù)據(jù)的連續(xù)處理。在此過程中,如果其中某個數(shù)據(jù)出現(xiàn)了連續(xù)序列排序和分析的要求,也可以結(jié)合決策樹方式,對其進行不同屬性的劃分。

    (四)結(jié)合決策樹和算法的綜合運用優(yōu)勢

    在進行數(shù)據(jù)分析中,也需要看到?jīng)Q策樹和算法選擇有效融合所產(chǎn)生的積極作用。作為一種重要的應(yīng)用方式,對于教學(xué)工作的順利開展也產(chǎn)生了較大影響。比如:在進行算法選擇時,首先需要結(jié)合具體教學(xué)需要和學(xué)生未來發(fā)展規(guī)劃等方面內(nèi)容,建立一個系統(tǒng)性數(shù)據(jù)分析模型。其次,對于分析工作中所需要的數(shù)據(jù)和算法進行深入挖掘和探究。

    (五)對就業(yè)市場進行動態(tài)化監(jiān)控

    結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)優(yōu)勢,還能夠?qū)φ麄€就業(yè)市場進行動態(tài)化監(jiān)控。結(jié)合web網(wǎng)頁優(yōu)勢,將其中各種信息化數(shù)據(jù)、文本內(nèi)容等進行分類。學(xué)生如果需要了解某一項內(nèi)容,只需要登陸到相關(guān)網(wǎng)址,并輸入賬號和密碼之后,便可以完成相關(guān)信息查詢工作。利用加權(quán)算法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對一些關(guān)鍵詞的搜索進行改進處理,從而進一步提升就業(yè)信息搜索的高效性和準確性。另外,高校就業(yè)指導(dǎo)部門海還需要加強和當(dāng)?shù)仄髽I(yè)之間的交流,及時了解市場就業(yè)動態(tài)。

    四、結(jié)語

    總體來看,在開展高校學(xué)生就業(yè)指導(dǎo)工作中,結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的積極作用,能夠?qū)W(xué)生未來就業(yè)意愿進行科學(xué)化、合理化分析。從而為其提供更具針對性指導(dǎo),讓學(xué)生能夠?qū)Ξ?dāng)前就業(yè)現(xiàn)狀和未來就業(yè)形勢等多方面內(nèi)容有著更為準確認識。結(jié)合相關(guān)調(diào)查和研究可以發(fā)現(xiàn):數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在當(dāng)前階段仍還初期研究和發(fā)展階段,并未得到深層次應(yīng)用。因此,作為高校教師和相關(guān)教育工作中,需要充分認識到其在就業(yè)指導(dǎo)工作中的重要性和積極作用,對其進行合理化應(yīng)用,為學(xué)生就業(yè)提供一定參考,提升高校就業(yè)率。

    (作者單位:廣東海洋大學(xué)寸金學(xué)院)

    【基金項目】本文獲 “統(tǒng)計分析在民辦高校就業(yè)指導(dǎo)中的應(yīng)用”(校【2020】75號,CJ20CXQX014)項目經(jīng)費支持。

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