多源數(shù)據(jù)分析大學(xué)生發(fā)展需求對(duì)心理壓力的影響

黃強(qiáng) 胡榮 王晗宇

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)挖掘；大學(xué)生發(fā)展；心理壓力

大學(xué)階段是大學(xué)生從相對(duì)封閉的校園環(huán)境到完全開(kāi)放的社會(huì)環(huán)境的過(guò)渡適應(yīng)期，是世界觀、人生觀、價(jià)值觀逐漸成型的重要時(shí)期，也是身心發(fā)展最活躍、心理壓力多發(fā)的時(shí)期。這個(gè)階段的大學(xué)生面臨適應(yīng)大學(xué)生活、學(xué)習(xí)專(zhuān)業(yè)知識(shí)、處理人際關(guān)系、思考戀愛(ài)問(wèn)題、規(guī)劃職業(yè)生涯、選擇就職職業(yè)等一系列重大的人生課題。但與之相反的是，大學(xué)生在現(xiàn)階段身心發(fā)展尚未完全成熟，自我認(rèn)知和調(diào)控能力以及自我抗壓能力不強(qiáng)，容易沖動(dòng)行事、我行我素，往往事與愿違，從而產(chǎn)生較強(qiáng)的心理落差和心理壓力。另有研究表明，重大公共衛(wèi)生事件本身對(duì)大學(xué)生心理健康會(huì)產(chǎn)生影響，而且由于常態(tài)防控導(dǎo)致未來(lái)發(fā)展的迷茫會(huì)進(jìn)一步加重大學(xué)生的心理壓力。本文通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)采集有關(guān)大學(xué)生考研考公及就業(yè)的多源數(shù)據(jù)，分析新就業(yè)、考研形勢(shì)對(duì)大學(xué)生心理壓力的影響，并提出建議措施，力求緩解當(dāng)今大學(xué)生面對(duì)未來(lái)發(fā)展需求所面臨的心理壓力。

1大學(xué)生未來(lái)發(fā)展需求數(shù)據(jù)分析

本文有關(guān)大學(xué)生未來(lái)發(fā)展需求數(shù)據(jù)采集是通過(guò)問(wèn)卷星對(duì)524名在校大學(xué)生進(jìn)行調(diào)查獲取的。調(diào)查問(wèn)卷中提供的未來(lái)發(fā)展選項(xiàng)包括考研、考公、考證、就業(yè)、留學(xué)及其他選項(xiàng)。從數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)來(lái)看，524名大學(xué)生中57.63%選擇就業(yè)，占比最大，其次48.47%及40.84%選擇考研考公，36.83%選擇考證，極少數(shù)人選擇留學(xué)及其他選項(xiàng)。

1.1未來(lái)發(fā)展選項(xiàng)一對(duì)一關(guān)聯(lián)規(guī)則分析

關(guān)聯(lián)規(guī)則最初由“數(shù)據(jù)挖掘之父”Rakesh Agrawal提出，提出的動(dòng)機(jī)是針對(duì)購(gòu)物籃分析問(wèn)題。后于1994年開(kāi)發(fā)了第一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法Apriori，至今仍然作為關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的經(jīng)典算法被廣泛討論，此后諸多研究人員對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘問(wèn)題進(jìn)行了大量的研究。一對(duì)一關(guān)聯(lián)規(guī)則的形式如：X＝y(tǒng)，X和y是事務(wù)集合的真子集，并且X和y的交集為空集，其中X被稱為蘊(yùn)涵式的前件，y被稱為蘊(yùn)涵式的后件。關(guān)聯(lián)規(guī)則有時(shí)候也表示為“如果……那么……”，即如果x，那么y，前件是蘊(yùn)涵式規(guī)則成立的條件，后者是條件下發(fā)生的結(jié)果。關(guān)聯(lián)規(guī)則分析中有兩個(gè)重要的參數(shù)——支持度（SLLpport）和置信度（Confidence），它們的計(jì)算公式為：

針對(duì)在校大學(xué)生未來(lái)發(fā)展選項(xiàng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，首先將問(wèn)卷調(diào)查所獲得的數(shù)據(jù)讀取到Python中并進(jìn)行適當(dāng)切片，而后將數(shù)據(jù)集合作為項(xiàng)集，其中每一個(gè)數(shù)據(jù)集合作為事務(wù)。然后，采用布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則將事務(wù)數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為布爾值（0或1）的數(shù)據(jù)集。如圖1所示。

為方便分析，設(shè)置一對(duì)一關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的最小支持度和最小置信度均為0。然后定義列表存取兩兩一組的強(qiáng)規(guī)則和支持度與置信度，利用For循環(huán)對(duì)每一個(gè)選擇與后面的選擇與之關(guān)聯(lián)度匹配，支持度建立于兩個(gè)選項(xiàng)同時(shí)選擇，而置信度建立于選擇一個(gè)選項(xiàng)條件下選擇另一個(gè)選項(xiàng)的概率，且支持度與置信度均大于等于最小支持度和最小置信度即可，最后將結(jié)果保存導(dǎo)出到Excel表中。如圖2所示。

從以上分析結(jié)果可以看出，支持度最高的規(guī)則為同時(shí)選擇考研一考公、考研一就業(yè)、考公一考研、考公一就業(yè)、就業(yè)一考研，其中置信度從高到低依次為考公一就業(yè)、考公一考研、考研一就業(yè)、考研一考公及就業(yè)一考研。因此，被調(diào)查大學(xué)中大部分選擇先考公、考研，后就業(yè)的方式。另外，考研和考公同時(shí)選擇的人數(shù)也較多，支持度較高，說(shuō)明考公、考研仍然是在校大學(xué)生未來(lái)發(fā)展最佳選項(xiàng)。除了受傳統(tǒng)認(rèn)知的影響外，近年來(lái)由于疫情導(dǎo)致的就業(yè)不穩(wěn)定以及需求放緩等因素影響，考研、考公成了大學(xué)生緩解就業(yè)壓力和謀求個(gè)人發(fā)展的優(yōu)先選項(xiàng)。

1.2國(guó)內(nèi)考公考研數(shù)據(jù)分析

考公考研數(shù)據(jù)的采集主要是通過(guò)Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)從公共部門(mén)教育網(wǎng)站以及正規(guī)考公培訓(xùn)機(jī)構(gòu)網(wǎng)站爬取的，包括歷年招錄數(shù)據(jù)和地區(qū)招錄數(shù)據(jù)，并將相關(guān)數(shù)據(jù)通過(guò)Echarts進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。具體如圖3、圖4所示。

利用Python對(duì)國(guó)內(nèi)考公地區(qū)招錄數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過(guò)Pandas讀取數(shù)據(jù)，設(shè)置橫軸代表地區(qū)、報(bào)考人數(shù)、職位數(shù)和報(bào)錄人數(shù)，縱軸代表競(jìng)爭(zhēng)比，再利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的標(biāo)準(zhǔn)化處理庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行定義，最后導(dǎo)人機(jī)器學(xué)習(xí)包的K-均值聚類(lèi)模塊設(shè)置聚類(lèi)個(gè)數(shù)和迭代次數(shù)，之后進(jìn)行K一均值聚類(lèi)。聚類(lèi)結(jié)果標(biāo)簽從3到0降序排列，其中北京、廣東為一類(lèi)；西藏、青海、貴州、寧夏、甘肅、重慶、陜西、天津、海南為二類(lèi)；四川、云南、河南、河北、廣西、湖北、山東、福建等為三類(lèi)；新疆、湖南、內(nèi)蒙古、山西、遼寧、吉林、黑龍江等為四類(lèi)。北京和廣東地區(qū)國(guó)考競(jìng)爭(zhēng)比最大，青海、海南、貴州等地區(qū)競(jìng)爭(zhēng)比較第一類(lèi)弱，而四川、云南等地區(qū)競(jìng)爭(zhēng)比一般，故較多人會(huì)選擇這類(lèi)地區(qū)進(jìn)行報(bào)考，而競(jìng)爭(zhēng)比最小的地區(qū)為新疆、山西和內(nèi)蒙古等。

利用Python對(duì)國(guó)內(nèi)考研報(bào)錄數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸分析，通過(guò)Pandas讀取數(shù)據(jù)，利用切片將需要計(jì)算的數(shù)據(jù)——報(bào)名人數(shù)、增長(zhǎng)率和錄取人數(shù)，作為線性回歸的X軸坐標(biāo)值，報(bào)錄比作為y軸坐標(biāo)值。然后導(dǎo)人線性回歸模塊、創(chuàng)建線性回歸對(duì)象并使用fit（）函數(shù)進(jìn)行先進(jìn)性擬合訓(xùn)練，再利用score（）方法返回?cái)M合優(yōu)度的判定系數(shù)、獲取回歸系數(shù)和常數(shù)項(xiàng)[1]。

在獲得線性回歸模型后可以進(jìn)行2022年考研招錄比預(yù)測(cè)，導(dǎo)人NumPy庫(kù)以數(shù)組形式存放2022年考研報(bào)考人數(shù)，增長(zhǎng)率和錄取人數(shù)并用于最后預(yù)測(cè)，之后通過(guò)機(jī)器訓(xùn)練在線性回歸系數(shù)和常數(shù)項(xiàng)下利用一元線性回歸公式進(jìn)行科學(xué)計(jì)算，得到2022年考研報(bào)錄比預(yù)測(cè)值為4.38。

繪制歷年考研報(bào)錄比散點(diǎn)圖（如圖5所示）。

1.3計(jì)算機(jī)類(lèi)專(zhuān)業(yè)就業(yè)崗位數(shù)據(jù)分析

通過(guò)Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)爬取國(guó)內(nèi)某知名招聘網(wǎng)站計(jì)算機(jī)有關(guān)的四個(gè)崗位，包括Java開(kāi)發(fā)、前端開(kāi)發(fā)、軟件測(cè)試及運(yùn)維崗位數(shù)據(jù)，并存放于本地Excel文件中，再利用Python數(shù)據(jù)框讀取數(shù)據(jù)并連接數(shù)據(jù)庫(kù)，將數(shù)據(jù)框的數(shù)據(jù)利用“append（）”方法依次導(dǎo)人數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)表。最后建立路由和設(shè)置jobjava，jobWeb，jobTest，jobNetwork列表，在成都招聘版塊實(shí)現(xiàn)四個(gè)頁(yè)面的數(shù)據(jù)可視化，具體采用列表形式將每一條招聘數(shù)據(jù)以～行顯示[2]。如圖6所示。

2大學(xué)生校園學(xué)習(xí)生活狀態(tài)數(shù)據(jù)分析

通過(guò)問(wèn)卷星對(duì)524名大學(xué)生課外生活問(wèn)卷調(diào)查以及588名在校大學(xué)生校園學(xué)習(xí)生活關(guān)鍵詞調(diào)查，課外生活調(diào)查問(wèn)卷提供了運(yùn)動(dòng)、逛街、泡圖書(shū)館、蹦迪、探店／打卡網(wǎng)紅店、看電影、聽(tīng)歌、追劇、聚餐及其他選項(xiàng)，關(guān)鍵詞調(diào)查問(wèn)卷提供了內(nèi)卷、間斷性躺平、疫情、封校、忙碌、考試、美食、學(xué)習(xí)、戀愛(ài)及其他選項(xiàng)。從調(diào)查結(jié)果描述性統(tǒng)計(jì)分析顯示，課外生活選項(xiàng)排在前三的分別是追?。?0. 11%）、看電影（59.16%）、聽(tīng)歌（54.2%），如圖7所示。關(guān)鍵詞選項(xiàng)排在前四名的選擇依次是內(nèi)卷（75.68%）、封校（75.51%）、疫情（71.09%）、間斷性躺平（59.35%）?？梢钥闯觯皫啄觌S著疫情防控的常態(tài)化，高校大學(xué)生較長(zhǎng)時(shí)間居家或在校封閉學(xué)習(xí)和生活，大環(huán)境的改變已然很大程度上影響了大學(xué)生的心態(tài)、學(xué)習(xí)和生活，導(dǎo)致心態(tài)不夠樂(lè)觀、學(xué)習(xí)效率降低、人際交往減少、運(yùn)動(dòng)實(shí)踐不足等消極結(jié)果。具體如圖7、圖8所示。

3大學(xué)生未來(lái)發(fā)展需求產(chǎn)生的心理壓力影響及對(duì)策

通過(guò)以上多源數(shù)據(jù)分析，一方面是考公考研、就業(yè)等競(jìng)爭(zhēng)壓力越來(lái)越大，另一方面是疫情防控常態(tài)下大學(xué)生學(xué)習(xí)生涯自我效能降低，從而進(jìn)一步加重了未來(lái)發(fā)展需求產(chǎn)生的心理壓力。

3.1考公考研心理壓力及對(duì)策

從國(guó)內(nèi)考公地區(qū)招錄競(jìng)爭(zhēng)比K一均值聚類(lèi)分析可以看出經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)、福利待遇相對(duì)較好的地區(qū)的國(guó)考競(jìng)爭(zhēng)大。從國(guó)內(nèi)考研報(bào)錄數(shù)據(jù)線性回歸分析得到2022年考研招錄比預(yù)測(cè)值，可以看出招錄比在考研人數(shù)上升情況下仍呈現(xiàn)上漲趨勢(shì)，比2021年增加了近一倍，但由于報(bào)考人數(shù)同樣翻倍，可以看出考研競(jìng)爭(zhēng)很大。由此可見(jiàn)，大環(huán)境的變化促使就業(yè)困難加劇，考研人數(shù)激增，大部分學(xué)生轉(zhuǎn)戰(zhàn)考研導(dǎo)致大學(xué)生在疫情后考研壓力激增。面對(duì)日益增大的考公考研壓力，高校應(yīng)該組織專(zhuān)門(mén)隊(duì)伍幫助學(xué)生做好職業(yè)生涯規(guī)劃，根據(jù)個(gè)人性格特質(zhì)、行為偏好等確定是否適合考公考研，再根據(jù)個(gè)人學(xué)習(xí)能力選擇適合的目標(biāo)單位[3]。另外，要注意激勵(lì)學(xué)生提升自我效能，避免焦慮型考公考研。選擇考公考研是許多大學(xué)生渴望認(rèn)識(shí)自己、提升自我的一種表現(xiàn)，但隨著競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，考生在備考過(guò)程中往往會(huì)出現(xiàn)焦慮等消極心理，應(yīng)當(dāng)學(xué)會(huì)自我暗示，以內(nèi)心的主觀想象和獨(dú)白對(duì)自己進(jìn)行潛移默化的言語(yǔ)或者行動(dòng)暗示，從而減輕心理負(fù)擔(dān)。

3.2就業(yè)心理壓力及對(duì)策

從就業(yè)數(shù)據(jù)分析結(jié)果來(lái)看，計(jì)算機(jī)類(lèi)專(zhuān)業(yè)就業(yè)崗位薪資待遇高于其他行業(yè)平均水平，而且普遍集中在經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)，生活條件較好，但與之匹配的崗位技能要求也越高，這與大學(xué)生在校學(xué)習(xí)所掌握技能不匹配。同時(shí)，疫情防控背景下留學(xué)渠道受到影響，部分留學(xué)生歸國(guó)就業(yè)，導(dǎo)致大學(xué)生就業(yè)市場(chǎng)面臨的挑戰(zhàn)只增不減。此時(shí)，就業(yè)學(xué)生容易出現(xiàn)焦慮、自卑、膽怯、盲目、從眾等心理問(wèn)題。因此，高校教育教學(xué)管理者應(yīng)當(dāng)盡早引導(dǎo)學(xué)生規(guī)劃職業(yè)生涯，引導(dǎo)學(xué)生擇業(yè)時(shí)從個(gè)人理想、價(jià)值觀、能力水平、綜合素質(zhì)等方面認(rèn)真審視自己，分析自己的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，了解社會(huì)和用人單位對(duì)人才的需要，結(jié)合自身特點(diǎn)來(lái)選擇自己的人生位置。