大數(shù)據(jù)分析在高校精準(zhǔn)化就業(yè)服務(wù)模式中的應(yīng)用研究

岳曉融 張立國

摘 ? 要：隨著我國高等教育快速發(fā)展，高校畢業(yè)生數(shù)量呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢(shì)。而在就業(yè)方面，由于存在結(jié)構(gòu)性矛盾、理念偏差、信息不對(duì)稱等問題，導(dǎo)致“人職匹配度”不高，即使畢業(yè)生勉強(qiáng)初次就業(yè)，很快也會(huì)由于不適應(yīng)性過大而辭職或失業(yè)。因此，近幾年高校畢業(yè)生就業(yè)工作難度急劇加大、就業(yè)形勢(shì)復(fù)雜嚴(yán)峻。將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用到就業(yè)指導(dǎo)工作中，一方面能精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和分析各專業(yè)大學(xué)生的就業(yè)與擇業(yè)思想行為，對(duì)其進(jìn)行精準(zhǔn)化、層次化、清晰的就業(yè)指導(dǎo);另一方面能向用人單位精準(zhǔn)推送與需求職位相匹配的畢業(yè)生，以實(shí)現(xiàn)人職精準(zhǔn)對(duì)接，提高就業(yè)成功率。文章從目前高校畢業(yè)生就業(yè)工作的現(xiàn)狀和問題入手，對(duì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在高校精準(zhǔn)化就業(yè)服務(wù)模式中的應(yīng)用進(jìn)行研究，擬探尋更為有效的精準(zhǔn)化就業(yè)服務(wù)模式，提升高校就業(yè)工作的成效。研究表明，基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的高校精準(zhǔn)化就業(yè)服務(wù)模式，能夠有效提高畢業(yè)生的就業(yè)“人職匹配度”、提高就業(yè)成功率，在很大程度上解決高校畢業(yè)生就業(yè)難的問題。研究建議，高校應(yīng)該創(chuàng)新就業(yè)工作思維，主動(dòng)迎接大數(shù)據(jù)時(shí)代的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，努力發(fā)掘大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在就業(yè)工作中的深層次應(yīng)用，通過完善精準(zhǔn)化就業(yè)服務(wù)模式，提高高校就業(yè)服務(wù)能力和質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：就業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾;就業(yè)理念;大數(shù)據(jù)分析技術(shù);精準(zhǔn)化就業(yè)服務(wù)模式

中圖分類號(hào)：TP393;G43 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ?文章編號(hào)：1673-8454（2022）05-0105-09

一、研究背景和意義

改革開放以來，隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，我國已建成了世界上規(guī)模較大的高等教育體系，高校招生人數(shù)和在校生規(guī)模都持續(xù)擴(kuò)大。毛入學(xué)率是衡量一個(gè)國家和社會(huì)教育程度重要指標(biāo)，達(dá)到50%以上預(yù)示著高等教育已經(jīng)進(jìn)入了普及化階段。全國教育事業(yè)統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，2020年我國高等教育的毛入學(xué)率達(dá)到54.4%，2021年已達(dá)到57.8%[1]。圖1為高等教育毛入學(xué)率與社會(huì)教育程度的對(duì)應(yīng)關(guān)系，這也意味著，我國高等教育普及化使高校畢業(yè)生數(shù)量逐年增長(zhǎng)，高校畢業(yè)生就業(yè)工作壓力也正急劇加大，就業(yè)問題已成為社會(huì)共性問題。圖2為我國2013—2022年高校畢業(yè)生人數(shù)統(tǒng)計(jì)，教育部、人力資源社會(huì)保障部召開的2022屆全國普通高校畢業(yè)生就業(yè)創(chuàng)業(yè)工作網(wǎng)絡(luò)視頻會(huì)議上公布2022年我國高校畢業(yè)生人數(shù)將突破千萬，達(dá)到1076萬，同比增長(zhǎng)167萬。尤其是2022年受新冠肺炎疫情和世界經(jīng)濟(jì)下行的疊加影響，我國高校就業(yè)工作面臨著前所未有的巨大壓力，畢業(yè)生求職困難增多，就業(yè)形勢(shì)非常復(fù)雜嚴(yán)峻[2]。2020年《政府工作報(bào)告》指出，在部署持續(xù)做好“六穩(wěn)”的前提下，作出“六保”的決策部署?！胺€(wěn)”是大局，“?！睘榈拙€，“六保”是“六穩(wěn)”工作的著力點(diǎn)，在“六保”中，保居民就業(yè)位居首位。黨中央已經(jīng)將穩(wěn)就業(yè)、保民生放在政府工作的優(yōu)先位置[3]。新冠肺炎疫情暴發(fā)以來，教育部為應(yīng)對(duì)疫情對(duì)大學(xué)生就業(yè)工作的嚴(yán)重影響，為廣大畢業(yè)生開展“云招聘”“云面試”“云實(shí)習(xí)”，為人才就業(yè)穩(wěn)崗提供“快速路”，2022年及時(shí)改版并完善了“國家24365大學(xué)生就業(yè)服務(wù)平臺(tái)”。國家也采取了研究生擴(kuò)招、開設(shè)第二學(xué)位、基層就業(yè)擴(kuò)崗、發(fā)揮創(chuàng)業(yè)帶動(dòng)就業(yè)的倍增效應(yīng)等一系列新舉措。

隨著我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)不斷發(fā)展及改革開放的深入，網(wǎng)絡(luò)及信息技術(shù)推動(dòng)各個(gè)行業(yè)不斷進(jìn)行產(chǎn)業(yè)升級(jí)、改革和創(chuàng)新。這使即將步入社會(huì)的高校畢業(yè)生在面臨就業(yè)選擇時(shí)，產(chǎn)生了諸多不適應(yīng)。目前的普遍現(xiàn)象是，用人單位缺人，而大量畢業(yè)生卻找不到心儀的工作，甚至產(chǎn)生了許多“佛系”青年和“啃老族”，因此高校就業(yè)指導(dǎo)工作面臨復(fù)雜嚴(yán)峻的形勢(shì)。在信息化時(shí)代，就業(yè)工作要與時(shí)俱進(jìn)、善于改革創(chuàng)新。將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用到就業(yè)指導(dǎo)工作中，一方面能精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和分析各專業(yè)大學(xué)生的就業(yè)與擇業(yè)思想行為，對(duì)其進(jìn)行精準(zhǔn)化、層次化的清晰指導(dǎo);另一方面能對(duì)用人單位精準(zhǔn)推送與需求職位相匹配的畢業(yè)生，以實(shí)現(xiàn)人職精準(zhǔn)對(duì)接，提高就業(yè)成功率[4]。因此，各高校做好大學(xué)生就業(yè)指導(dǎo)工作，努力實(shí)現(xiàn)以學(xué)生為中心的就業(yè)工作體系，積極拓寬就業(yè)渠道，切實(shí)做好精準(zhǔn)化大學(xué)生就業(yè)服務(wù)工作，是現(xiàn)階段的職責(zé)和使命，關(guān)系到高校畢業(yè)生的切實(shí)利益，關(guān)系到國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定，具有十分重要的意義。

二、高校畢業(yè)生就業(yè)工作中的現(xiàn)實(shí)困頓

（一）就業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾加大，人才供求無法對(duì)接

高校畢業(yè)生的就業(yè)難問題已經(jīng)成為一個(gè)社會(huì)性問題。就業(yè)難不是人才輸出大于人才市場(chǎng)需求，而是由于就業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾造成的一種客觀現(xiàn)象。近年來，由于我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)蓬勃發(fā)展，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整過快，而人才的教育培養(yǎng)結(jié)構(gòu)相對(duì)滯后于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展，造成了有些專業(yè)畢業(yè)生供過于求，而有些專業(yè)畢業(yè)生卻供不應(yīng)求的結(jié)構(gòu)性矛盾。造成這一矛盾產(chǎn)生的主要原因是，高校對(duì)社會(huì)需求方面的數(shù)據(jù)樣本過少，企業(yè)和高校之間的對(duì)接不完整，導(dǎo)致人才培養(yǎng)與供給結(jié)構(gòu)失衡[5]。

（二）部分畢業(yè)生在就業(yè)崗位中知識(shí)轉(zhuǎn)化率過低

當(dāng)前，各高校都在切實(shí)推行教育教學(xué)改革，針對(duì)新興行業(yè)及傳統(tǒng)行業(yè)的結(jié)構(gòu)性變化，高校的教學(xué)內(nèi)容都積極地作出了適應(yīng)性調(diào)整，但是部分專業(yè)的教學(xué)內(nèi)容調(diào)整和教育改革還不到位。通過對(duì)部分用人單位回訪調(diào)查發(fā)現(xiàn)，我國大學(xué)畢業(yè)生通常工作的適應(yīng)周期在兩年到三年，對(duì)于我國高速發(fā)展的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀來說，這個(gè)速度跟不上經(jīng)濟(jì)發(fā)展腳步。導(dǎo)致部分用人單位對(duì)當(dāng)前高校畢業(yè)生的工作能力產(chǎn)生質(zhì)疑，而畢業(yè)生在工作中不能完全勝任，就容易產(chǎn)生懈怠、缺少激情甚至喪失信心的情況。究其原因是，大多數(shù)畢業(yè)生本科階段所學(xué)到的知識(shí)和學(xué)習(xí)能力，不能在實(shí)際工作中很好地轉(zhuǎn)化出來，存在知識(shí)轉(zhuǎn)化率過低的現(xiàn)象。根源在于，我國大學(xué)教育是能力素質(zhì)的培養(yǎng)、知識(shí)技能的灌輸，而西方很多國家的大學(xué)教育主要培養(yǎng)學(xué)生的思維邏輯能力并進(jìn)行價(jià)值觀教育。耶魯大學(xué)原校長(zhǎng)理查德·雷文（Richard Levin）曾表示，如果一個(gè)學(xué)生從耶魯大學(xué)畢業(yè)后，居然擁有了某種很專業(yè)的知識(shí)和技能，這就是耶魯教育最大的失敗。他認(rèn)為，某種專業(yè)的知識(shí)和技能，是學(xué)生根據(jù)自己的愿望，在大學(xué)畢業(yè)后才需要去學(xué)習(xí)和掌握的東西，這不是耶魯大學(xué)教育的任務(wù)。正是根植了這種教育觀念，耶魯大學(xué)培養(yǎng)出了全世界最多的領(lǐng)導(dǎo)人才、各級(jí)精英分子和深受歡迎的社會(huì)公民[6]。由此可見，教育觀念直接影響著教育效果，這一點(diǎn)非常值得我們借鑒和反思。8BE2BC5F-FE19-46FE-99A6-D0858F03C119

（三）部分畢業(yè)生就業(yè)理念存在偏差，就業(yè)能力出現(xiàn)危機(jī)

1.就業(yè)理念存在偏差，導(dǎo)致就業(yè)心態(tài)浮躁

理念是一個(gè)人世界觀、價(jià)值觀的核心評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，積極向上的理念能引導(dǎo)人走上正確的道路，反之亦然。我國現(xiàn)在許多大學(xué)畢業(yè)生受社會(huì)各種價(jià)值取向的影響，就業(yè)理念存在嚴(yán)重偏差，就業(yè)心態(tài)浮躁，急于求成。筆者從2019至2021年，連續(xù)三年對(duì)陜西省西安市部分高校應(yīng)屆畢業(yè)生進(jìn)行了就業(yè)意向微信問卷調(diào)查。其中，2019年回收有效問卷297份、2020年回收有效問卷436份、2021年回收有效問卷552份。圖3所示為問卷調(diào)查結(jié)果統(tǒng)計(jì)柱狀圖，圖4所示為問卷調(diào)查結(jié)果雷達(dá)圖。通過雷達(dá)圖可以明顯看出，在就業(yè)地域選擇上，有90%以上的畢業(yè)生不愿意去基層或者西部地區(qū)就業(yè)。由于調(diào)查問卷發(fā)放的范圍不夠?qū)挿海虼藬?shù)據(jù)樣本不具有廣泛性和代表性，且主要調(diào)查對(duì)象為筆者所在高校，采取的是無記名調(diào)查，因此調(diào)查結(jié)果不能完全代表我國當(dāng)前畢業(yè)生的就業(yè)意向，但仍具有一定的參考價(jià)值。從調(diào)查結(jié)果可以看出，很多畢業(yè)生寧愿在國內(nèi)一線、二線城市或者新一線城市從事自由職業(yè)，也不愿去三線、四線城市，以及鄉(xiāng)鎮(zhèn)、邊疆基層當(dāng)公務(wù)員。大多數(shù)畢業(yè)生認(rèn)為，大城市發(fā)展機(jī)會(huì)更多、上升空間更大。麥可思研究院發(fā)布的《就業(yè)藍(lán)皮書：2021年中國本科生就業(yè)報(bào)告》顯示，2021年東部和沿海城市的人才吸引力指數(shù)高達(dá)67.3%，是西部地區(qū)人才吸引力指數(shù)的兩倍。人才吸引力最大的5個(gè)城市依次是：深圳、上海、北京、廈門、廣州。結(jié)合各地區(qū)本科院校畢業(yè)生實(shí)際占比和2021屆在本地區(qū)就業(yè)畢業(yè)生占比，綜合來看，珠三角地區(qū)人才的吸引力較強(qiáng)，其次是長(zhǎng)三角地區(qū)，而東北地區(qū)、中原地區(qū)人才吸引力較弱[4]。就業(yè)意向區(qū)域集中也是目前就業(yè)難的主要因素之一。

2.眼高手低，導(dǎo)致能力危機(jī)

“眼高手低”從本質(zhì)上看是需求層次的錯(cuò)位。馬斯洛的需求層次理論，將人的需求層次由低到高分為：生理需要、安全需要、社交需要、尊重的需要和自我實(shí)現(xiàn)的需要五個(gè)層次。低層次的基本需求要先滿足（物質(zhì)安全），然后才能上升到高層次需求（愛與尊重），然后再往價(jià)值和自我的實(shí)現(xiàn)提升。但“眼高手低”者則是打亂了馬斯洛需求層次理論中的順序關(guān)系，忽略或是刻意回避低層次的需求，直接把目標(biāo)定位在自我實(shí)現(xiàn)的需求，如圖5所示?！把鄹呤值汀闭呖傉J(rèn)為自己很優(yōu)秀，必須要做喜歡的工作，不能為了生存，屈尊去做不喜歡的工作，認(rèn)為這樣就是放棄了夢(mèng)想，輸給了現(xiàn)實(shí)。“眼高手低”者的主要表現(xiàn)是，目光高遠(yuǎn)但實(shí)際動(dòng)手能力較差，大事做不了，小事做不好;看不上所謂的普通工作，又不能很好地勝任自己中意的工作，高不成低不就。這樣就造成其長(zhǎng)期處于就業(yè)觀望期的尷尬局面，導(dǎo)致就業(yè)困難。“眼高手低”的成因既包含個(gè)人因素，也包含社會(huì)因素。一方面，學(xué)生個(gè)體應(yīng)充分認(rèn)識(shí)自我、客觀認(rèn)識(shí)社會(huì)，加強(qiáng)教育實(shí)踐，著力使目標(biāo)教育趨于現(xiàn)實(shí)化;另一方面，社會(huì)也應(yīng)該廣泛提供提升大學(xué)生實(shí)踐能力的條件，并為大學(xué)生客觀評(píng)價(jià)自我創(chuàng)造條件，創(chuàng)造社會(huì)心理基礎(chǔ)，驅(qū)動(dòng)大學(xué)生需求層次回歸合理。

3.普通高校本科畢業(yè)生就業(yè)適應(yīng)性低于高職高專院校畢業(yè)生

普通高校本科教育注重理論知識(shí)的傳授，培養(yǎng)理論型、學(xué)術(shù)型人才。普通高校本科學(xué)生在實(shí)踐技能方面，沒有足夠的學(xué)習(xí)和實(shí)訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，學(xué)術(shù)型的優(yōu)勢(shì)暫時(shí)發(fā)揮不出來，加之普通高校本科畢業(yè)生就業(yè)期望值普遍較高，因此在就業(yè)初期表現(xiàn)出適應(yīng)性不強(qiáng)的缺點(diǎn)。高職高專院校重在培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)際操作技能，畢業(yè)生一般都具備一門具體的應(yīng)用性強(qiáng)、操作性強(qiáng)的職業(yè)技能。很多高職高專院校采用校企合作的辦學(xué)模式，學(xué)生入學(xué)即與企業(yè)簽訂就業(yè)協(xié)議，學(xué)生畢業(yè)即上崗，因此培養(yǎng)目標(biāo)明確。加之高職高專院校畢業(yè)生的就業(yè)期望普遍不高，有些畢業(yè)生還需要通過就業(yè)實(shí)現(xiàn)家庭脫貧，因此就業(yè)適應(yīng)性強(qiáng)于普通高校畢業(yè)生。

三、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在解決當(dāng)前就業(yè)問題中的積極作用

大數(shù)據(jù)分析是指對(duì)規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)集群進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)可以概括為4個(gè)V， 即數(shù)據(jù)量大（Volume）、速度快（Velocity）、類型多（Variety）、有價(jià)值（Value），如圖6所示。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)主要包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存取、基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型預(yù)測(cè)、結(jié)果呈現(xiàn)。通過分析技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一分析，然后可以在很短的時(shí)間內(nèi)得出分析結(jié)果。因?yàn)槠渚哂懈咚龠\(yùn)算、分析、整理的特點(diǎn)，目前已經(jīng)在很多行業(yè)成功應(yīng)用。很多IT企業(yè)和消費(fèi)領(lǐng)域的龍頭企業(yè)，都應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)來分析消費(fèi)者的消費(fèi)傾向和被服務(wù)者的動(dòng)向。各大網(wǎng)站的應(yīng)用軟件、著名搜索引擎，都會(huì)根據(jù)讀者的閱讀習(xí)慣來分析其興趣愛好，以便做到精準(zhǔn)推送，進(jìn)而做到增加閱讀量的目的。在精準(zhǔn)化就業(yè)服務(wù)模式中應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，一方面，可以根據(jù)畢業(yè)生習(xí)慣、喜好分析出畢業(yè)生的就業(yè)意向、就業(yè)期望，從而從海量的招聘信息中，篩選出匹配度高的信息進(jìn)行精確推送;另一方面，也可以根據(jù)用人單位的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，分析出其人才需求的準(zhǔn)確定位。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)不僅能有效提高就業(yè)中的人職匹配程度、提高就業(yè)成功率，而且對(duì)于就業(yè)工作的改革與創(chuàng)新、質(zhì)量提升都有很大的應(yīng)用價(jià)值[7]。

（一）利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以將畢業(yè)生就業(yè)意向和用人單位的需求進(jìn)行精準(zhǔn)對(duì)接，緩解就業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾造成的人才需求無法對(duì)接現(xiàn)狀

此前，高校大都采用大型綜合招聘會(huì)、中型招聘會(huì)、專場(chǎng)招聘會(huì)、畢業(yè)推薦會(huì)等傳統(tǒng)形式，進(jìn)行畢業(yè)生和用人單位之間的需求對(duì)接。這種傳統(tǒng)形式通過畢業(yè)生自薦、用人單位口述或PPT講述，進(jìn)行雙向選擇。應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以根據(jù)采集整理到的海量數(shù)據(jù)，對(duì)符合本校的用人單位的人才需求進(jìn)行分析，同時(shí)對(duì)該用人單位的運(yùn)營(yíng)狀況，以及所處的行業(yè)前景進(jìn)行分析，對(duì)于畢業(yè)生進(jìn)入該單位的發(fā)展前景進(jìn)行預(yù)判，給予畢業(yè)生清晰的就業(yè)指導(dǎo)。同時(shí)，可根據(jù)畢業(yè)生就業(yè)方向的統(tǒng)計(jì)，對(duì)相關(guān)用人單位發(fā)出邀請(qǐng)，面對(duì)面進(jìn)行交流，提高就業(yè)成功率[8]。對(duì)于各用人單位而言，可以運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)更準(zhǔn)確、更完整地了解學(xué)校的培養(yǎng)定位、人才優(yōu)勢(shì)，以及畢業(yè)生的各種技能特長(zhǎng)和品格優(yōu)點(diǎn);同時(shí)結(jié)合用人單位自身的特點(diǎn)，準(zhǔn)確地找到所需要人才，確保招聘的畢業(yè)生可以很快地適應(yīng)工作崗位。這種方式提高了招聘工作的準(zhǔn)確性和科學(xué)性，達(dá)到高校畢業(yè)生和用人單位的精準(zhǔn)對(duì)接。同時(shí)，高質(zhì)量的就業(yè)數(shù)據(jù)也能為招生、教學(xué)實(shí)施提供反饋和支撐，從而緩解就業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾。8BE2BC5F-FE19-46FE-99A6-D0858F03C119

（二）利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以為畢業(yè)生提供適合的工作建議，有助于加速知識(shí)轉(zhuǎn)化、提升就業(yè)能力

由于信息不對(duì)稱，一些高校畢業(yè)生對(duì)市場(chǎng)需求信息獲取不充分，沒有形成準(zhǔn)確而穩(wěn)定的預(yù)期，處于高不成低不就的困境。有些行業(yè)的數(shù)據(jù)涉及上百個(gè)參數(shù)。通過大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，分析復(fù)雜海量數(shù)據(jù)的多源異構(gòu)、多實(shí)體和多空間之間的交互動(dòng)態(tài)性，可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)的未來發(fā)展變化，從而為在校大學(xué)生提供適合的工作和學(xué)習(xí)建議，幫助大學(xué)生更好地了解和把握產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展變化態(tài)勢(shì)，調(diào)整自身就業(yè)預(yù)期，并在平時(shí)的學(xué)習(xí)中，注重實(shí)踐能力的鍛煉和提升，以更好適應(yīng)市場(chǎng)實(shí)際需求、快速適應(yīng)工作崗位[9]。利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，一方面能夠減少大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)成本，降低用人單位的試用和培訓(xùn)成本;另一方面能夠加速實(shí)現(xiàn)知識(shí)轉(zhuǎn)換，提升大學(xué)生的就業(yè)適應(yīng)性和就業(yè)能力。

（三）利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以對(duì)大學(xué)生就業(yè)觀進(jìn)行培養(yǎng)，幫助其樹立正確的就業(yè)理念

大數(shù)據(jù)分析的核心是數(shù)據(jù)處理，通過數(shù)據(jù)采集，篩選出有用的數(shù)據(jù)信息，再對(duì)有用信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析和整合加工，挖掘有效的數(shù)據(jù)價(jià)值。因此，通過對(duì)畢業(yè)生就業(yè)進(jìn)行跟蹤，可以將就業(yè)狀況、能力匹配等因素精準(zhǔn)分析，從而制定今后就業(yè)服務(wù)的著力點(diǎn)和工作重點(diǎn)，在就業(yè)服務(wù)之前精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、科學(xué)判斷，做一些前瞻性的就業(yè)指導(dǎo)。還可通過就業(yè)現(xiàn)狀及趨勢(shì)分析、就業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、本專業(yè)（本地區(qū)）的就業(yè)質(zhì)量報(bào)告，針對(duì)性地對(duì)大學(xué)生進(jìn)行擇業(yè)觀和就業(yè)觀的培養(yǎng)，使其形成良好的就業(yè)理念和正確的人生導(dǎo)向[10]。

四、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在就業(yè)精準(zhǔn)化服務(wù)模式中的應(yīng)用模型

將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用于高校精準(zhǔn)化就業(yè)服務(wù)模式中，其核心就是對(duì)所有就業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、整合、加工?！按髷?shù)據(jù)”不僅僅是指數(shù)據(jù)的“量”之大，更應(yīng)注重范圍之廣，應(yīng)包括全部就業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)，通過畢業(yè)生求職信息、用人單位招聘信息、雙選會(huì)參與信息、簽約信息、用人單位反饋信息等，形成數(shù)據(jù)鏈，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)從共性化服務(wù)到個(gè)性化指導(dǎo)的精準(zhǔn)轉(zhuǎn)變?；诖?，建立大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在高校就業(yè)精準(zhǔn)化服務(wù)模式中的應(yīng)用模型，如圖7所示。

（一）精準(zhǔn)化就業(yè)服務(wù)模式中的就業(yè)數(shù)據(jù)采集和整理

大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息瞬息萬變。數(shù)據(jù)是具有時(shí)效性的，因此，在高校就業(yè)工作中應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)時(shí)，要及時(shí)采集和整理就業(yè)數(shù)據(jù)。目前，大部分高校的做法是建設(shè)就業(yè)信息網(wǎng)站、就業(yè)服務(wù)管理信息系統(tǒng)。就業(yè)信息網(wǎng)站是信息采集的重要平臺(tái)，用人單位通過認(rèn)證注冊(cè)，可登錄高校就業(yè)信息網(wǎng)站發(fā)布招聘信息，管理員進(jìn)入網(wǎng)站后臺(tái)進(jìn)行管理，對(duì)用人單位發(fā)布的信息進(jìn)行審核，也可對(duì)各類招聘信息、崗位數(shù)量進(jìn)行精準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)，對(duì)畢業(yè)生關(guān)注和瀏覽的信息進(jìn)行整理和統(tǒng)計(jì)。就業(yè)服務(wù)管理信息系統(tǒng)面向畢業(yè)生和就業(yè)工作人員，可導(dǎo)入應(yīng)屆畢業(yè)生的學(xué)籍檔案信息數(shù)據(jù)，包括生源地、專業(yè)方向、社會(huì)實(shí)踐經(jīng)歷、學(xué)習(xí)成績(jī)等基本信息;還可及時(shí)了解畢業(yè)生就業(yè)動(dòng)態(tài)，包括簽約狀態(tài)、就業(yè)去向、升學(xué)狀態(tài)、就業(yè)滿意度等各類就業(yè)狀態(tài)[11]。另外，還可以采用微信問卷、紙質(zhì)問卷等方式，全面采集、建立和吸納更多畢業(yè)生就業(yè)相關(guān)的基本數(shù)據(jù)。針對(duì)往屆畢業(yè)生，還可進(jìn)行包括用戶滿意度調(diào)查、社會(huì)評(píng)價(jià)等反饋數(shù)據(jù)的采集。在基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的就業(yè)服務(wù)模式中，基礎(chǔ)階段就是將就業(yè)信息網(wǎng)站、就業(yè)服務(wù)管理信息系統(tǒng)、各種形式問卷調(diào)查所采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字轉(zhuǎn)化和整理，數(shù)據(jù)量越大、樣本越多，越能夠?yàn)榇髷?shù)據(jù)分析和決策提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。采集到的數(shù)據(jù)包括文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫和資源管理系統(tǒng)，其中資源管理系統(tǒng)可為上層應(yīng)用提供統(tǒng)一的資源管理和調(diào)度。

（二）精準(zhǔn)化就業(yè)服務(wù)模式中的數(shù)據(jù)分析和整合

1.建立就業(yè)管理和決策大數(shù)據(jù)平臺(tái)，使就業(yè)管理和決策科學(xué)化

信息交互平臺(tái)是就業(yè)人員和用人單位獲取信息資源的主要渠道，也直接影響著當(dāng)今大學(xué)生的就業(yè)決策。傳統(tǒng)就業(yè)決策大多建立在就業(yè)經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)之上，就業(yè)管理者難以準(zhǔn)確把握復(fù)雜多變的就業(yè)情況。大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)海量化、途徑多元化、挖掘深度化、視角綜合化等優(yōu)勢(shì)，有利于發(fā)現(xiàn)就業(yè)領(lǐng)域同一類數(shù)據(jù)本身的特征、不同數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系、數(shù)據(jù)與外在影響因素的相互作用[12]。建立高校畢業(yè)生就業(yè)管理和決策大數(shù)據(jù)平臺(tái)，作為高校數(shù)字化的基本單元，有利于提高就業(yè)服務(wù)工作水平，實(shí)現(xiàn)充分就業(yè)，規(guī)范就業(yè)工作管理。

2.向畢業(yè)生精準(zhǔn)、有序地推送匹配程度高的崗位需求信息

畢業(yè)生在擇業(yè)時(shí)，通過大數(shù)據(jù)分析和整合可以處理大量復(fù)雜的綜合信息，根據(jù)高校畢業(yè)生專業(yè)、經(jīng)常關(guān)注的就業(yè)崗位等數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)的查詢分析、流分析可以分析出畢業(yè)生的工作意向，從而精準(zhǔn)、有序地將適合的就業(yè)崗位信息，通過微信、短信、電子郵件等形式推送給相應(yīng)的畢業(yè)生。查詢分析大多基于表結(jié)構(gòu)和關(guān)系函數(shù)，而流分析基于數(shù)據(jù)、事件流以及簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析。這樣可以有效避免畢業(yè)生盲目尋找工作帶來的工作不適應(yīng)性，并避免在求職過程中消耗大量人力、物力、財(cái)力[13]。

3.向用人單位提供準(zhǔn)確的畢業(yè)生信息，快速適配畢業(yè)生范圍

對(duì)于企業(yè)來說，傳統(tǒng)的簡(jiǎn)歷只能看出求職者的基本信息，比如年齡、專業(yè)等有限信息。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以通過可視化、交互式視覺表現(xiàn)的方式，幫助用人單位探索和理解復(fù)雜數(shù)據(jù)，將學(xué)工系統(tǒng)、學(xué)籍管理系統(tǒng)等數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)分析，其中包括在校期間的表現(xiàn)、專業(yè)水平、日?？记?、消費(fèi)習(xí)慣等交互篩選的大量數(shù)據(jù)，從而更快、更好地從復(fù)雜數(shù)據(jù)中得到新的發(fā)現(xiàn)，更準(zhǔn)確、更完整地了解學(xué)生的各種特質(zhì)。通過這種方式，能夠給用人單位快速適配畢業(yè)生范圍，從而準(zhǔn)確地找到所需要的人才，確保招聘的畢業(yè)生能夠快速適應(yīng)工作崗位，有效地提高了招聘工作的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。

（三）精準(zhǔn)化就業(yè)服務(wù)模式中的數(shù)據(jù)挖掘和加工

就業(yè)數(shù)據(jù)采集和整理的多元化方式，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和不規(guī)范性，處理和分析起來難度非常大，運(yùn)用傳統(tǒng)的人工分析和統(tǒng)計(jì)方法，很難準(zhǔn)確高效地取得結(jié)果。首先，采用大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘和加工技術(shù)，通過數(shù)據(jù)挖掘的聚類算法、關(guān)聯(lián)算法等，挖掘出海量數(shù)據(jù)中的有用信息。其次，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析加工，利用決策樹算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，同時(shí)利用歸納算法生成可讀的規(guī)則和決策樹，再使用決策對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。最后，計(jì)算出就業(yè)信息熵。信息熵常被用來作為一個(gè)系統(tǒng)信息含量的量化指標(biāo)，從而可以進(jìn)一步用來作為系統(tǒng)方程優(yōu)化的目標(biāo)或者參數(shù)選擇的判據(jù)。通過上述步驟，逐步構(gòu)造和發(fā)現(xiàn)就業(yè)數(shù)據(jù)中的規(guī)律性信息，為就業(yè)形式的準(zhǔn)確預(yù)判和就業(yè)決策提供數(shù)據(jù)支撐[14]。8BE2BC5F-FE19-46FE-99A6-D0858F03C119

（四）精準(zhǔn)化就業(yè)服務(wù)模式中的數(shù)據(jù)清洗和存儲(chǔ)

進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)量從TB上升至PB、EB量級(jí)。如果還使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，必將給大數(shù)據(jù)分析造成諸多不便，這就需要借助數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)處理技術(shù)，即隨著數(shù)據(jù)的規(guī)律性變更和顯示需求，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行非定期的處理。當(dāng)前最大的困惑是垃圾數(shù)據(jù)、冗余數(shù)據(jù)以及噪音數(shù)據(jù)的干擾。精準(zhǔn)化就業(yè)服務(wù)模式中的數(shù)據(jù)清洗，是指在海量的數(shù)據(jù)中篩選出垃圾數(shù)據(jù)，并及時(shí)進(jìn)行清理和刪除，保留一切有用數(shù)據(jù)，并確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性、準(zhǔn)確性。就業(yè)數(shù)據(jù)中的大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以采用新型數(shù)據(jù)庫集群，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)由二維表結(jié)構(gòu)來邏輯表達(dá)和實(shí)現(xiàn)，嚴(yán)格地遵循數(shù)據(jù)格式與長(zhǎng)度規(guī)范，主要通過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲(chǔ)和管理。它們通過列存儲(chǔ)、行列混合存儲(chǔ)、粗粒度索引等技術(shù)，結(jié)合大規(guī)模并行處理系統(tǒng)（Massive Parallel Processing，MPP）架構(gòu)高效的分布式計(jì)算模式，實(shí)現(xiàn)對(duì)PB 量級(jí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括所有格式的辦公文檔、XML、HTML、各類報(bào)表、圖片、音頻、視頻信息等，可采用基于Hadoop開源體系的系統(tǒng)平臺(tái)，通過對(duì)Hadoop生態(tài)體系的技術(shù)擴(kuò)展和封裝，實(shí)現(xiàn)對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理[15]。一方面，用MPP 來管理計(jì)算高質(zhì)量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提供強(qiáng)大的SQL和OLTP型服務(wù)，如圖8所示;另一方面，用Hadoop實(shí)現(xiàn)對(duì)半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理，以支持諸如內(nèi)容檢索、深度挖掘、綜合分析等新型應(yīng)用。只有真實(shí)、準(zhǔn)確、完整的數(shù)據(jù)才能在大數(shù)據(jù)分析中起到應(yīng)有的作用。同時(shí)，在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，要關(guān)注就業(yè)信息的安全，防止畢業(yè)生信息泄露。數(shù)據(jù)的清洗和存儲(chǔ)也是提升就業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量、做好持續(xù)性就業(yè)服務(wù)以及確保就業(yè)數(shù)據(jù)安全不容忽視的必要環(huán)節(jié)[16]。

五、結(jié)語

傳統(tǒng)的就業(yè)工作模式中，各項(xiàng)數(shù)據(jù)并不匱乏，但缺乏對(duì)數(shù)據(jù)的收集、分析、整合、加工的能力。基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的高校畢業(yè)生就業(yè)精準(zhǔn)化服務(wù)模式，能夠有效提高畢業(yè)生的就業(yè)“人職匹配度”和成功率，在很大程度上解決高校畢業(yè)生就業(yè)難的問題。就業(yè)是最大的民生，就業(yè)工作也是檢驗(yàn)一所高校人才培養(yǎng)質(zhì)量和教育成效的重要參考。在我國《普通高等學(xué)校本科教學(xué)工作水平評(píng)估方案（試行）》中，用人單位滿意度是檢驗(yàn)本科教學(xué)質(zhì)量的一項(xiàng)重要指標(biāo)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們應(yīng)該創(chuàng)新就業(yè)工作思維，主動(dòng)迎接大數(shù)據(jù)時(shí)代的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，努力發(fā)掘大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在就業(yè)工作中的深層次應(yīng)用，努力完善高校精準(zhǔn)化就業(yè)服務(wù)模式，提高就業(yè)服務(wù)能力和質(zhì)量，在畢業(yè)生和用人單位之間架起一座彩虹橋。

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作者簡(jiǎn)介：

岳曉融，西安音樂學(xué)院招生就業(yè)處處長(zhǎng)、就業(yè)指導(dǎo)中心主任，博士研究生，主要研究方向?yàn)榻逃芾?、教育信息化、藝術(shù)類高校招生、大學(xué)生就業(yè)指導(dǎo)，郵箱：15003@xacom.edu.cn;

張立國，教授，博士生導(dǎo)師，通訊作者，主要研究方向?yàn)榻逃芾?、教育技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)與遠(yuǎn)程教育，郵箱：zhangliguok@126.com。

Research on The Application of Big Data Analysis Technology8BE2BC5F-FE19-46FE-99A6-D0858F03C119

in Colleges and Universities Precise Employment Service Mode

Xiaorong Yue1，2， Liguo Zhang1*

（1.Department of education， Shaanxi Normal University， Xian Shaanxi 710062;

2.Enrollment and Employment Department， Xian Conservatory of music， Xian Shaanxi 710061）

Abstract： With the rapid development of higher education in China， the number of college graduates increases year by year. In terms of employment， due to structural contradictions， conceptual deviations， information asymmetry and etc.， resulting in inadequate degree of “person-job matching”. Even if the graduates get a job for the first time， they will soon resign or lose their jobs because of inadaptability. Therefore， in recent years， the employment of college graduates has become more difficult， and the employment situation is more complicated and severe. The application of big data analysis technology to employment guidance， on the one hand， can accurately predict and analyze the employment and career choice of college students in various majors， while can provide accurate， hierarchical， and clear employment guidance for students. On the other hand， it can precisely push graduates matching the positions in demand to employers， so as to realize ?precise connection between people and jobs and improve the success rate of employment. Starting with the current situation and problems of college graduates employment， this paper studies the application of big data analysis technology in the precise employment service mode of colleges and universities， in order to explore a more effective precise employment service mode and improve the effectiveness of college employment. The research shows that the precise employment service mode of colleges and universities based on big data analysis technology can effectively improve the employment of degree of “job-job-matching”， improve the success rate of employment， and solve the problem of difficult employment of college graduates to a large extent. The research suggests that colleges and universities should innovate their employment thinking， take the initiative to meet the challenges and opportunities in the era of big data， strive to explore the deep application of big data analysis technology in employment， and improve their employment service ability and service quality by improving the precise employment service model.

Keywords： Structural contradiction in employment; Employment concept; Big data analytics; Precise employment service MODEL

編輯：王曉明 ? 校對(duì)：李曉萍8BE2BC5F-FE19-46FE-99A6-D0858F03C119