基于產(chǎn)業(yè)鏈與人才鏈的數(shù)據(jù)融合驅(qū)動高校就業(yè)精準指導(dǎo)的方式

文/徐永冰 劉邵宏 曾裕宗 李富豪

高校畢業(yè)生就業(yè)一直是社會關(guān)注的焦點。傳統(tǒng)的就業(yè)模式受到新經(jīng)濟和新科技的影響，面臨諸多挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的就業(yè)觀念和指導(dǎo)方式無法滿足多元化和個性化的就業(yè)需求，使畢業(yè)生在就業(yè)過程中面臨信息不對稱、職業(yè)選擇困難等問題。高校作為培養(yǎng)人才的重要陣地，需要通過創(chuàng)新手段來提升畢業(yè)生的就業(yè)競爭力。

產(chǎn)業(yè)鏈是指一個產(chǎn)品從原材料生產(chǎn)到消費者使用的全過程，包括研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等多個環(huán)節(jié)，形成一個完整的產(chǎn)業(yè)體系。人才鏈則強調(diào)了人才在這一產(chǎn)業(yè)鏈中的流動與匹配，強調(diào)人才的培養(yǎng)、選拔和流動是產(chǎn)業(yè)鏈運作的核心要素之一。產(chǎn)業(yè)鏈和人才鏈的深度融合被認為是推動產(chǎn)業(yè)升級、促進經(jīng)濟增長的重要路徑。產(chǎn)業(yè)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(yè)指導(dǎo)方向。通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)，可以在更大范圍內(nèi)獲取、分析和利用有關(guān)產(chǎn)業(yè)和人才的信息。通過分析產(chǎn)業(yè)鏈和人才鏈中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，構(gòu)建一套科學(xué)有效的高校就業(yè)精準指導(dǎo)模型，可以為畢業(yè)生提供更全面、更具針對性和前瞻性的個性化就業(yè)建議，助力其更好地適應(yīng)社會變革和職業(yè)挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)采集與處理

產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)數(shù)據(jù)的獲取。產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)的獲取涉及產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)、發(fā)展趨勢、用人需求等關(guān)鍵信息。為了收集全面、準確的產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)，可采取以下幾種方法。行業(yè)調(diào)研。利用行業(yè)報告、統(tǒng)計數(shù)據(jù)等渠道，獲取產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的實際運行情況，包括市場規(guī)模、關(guān)鍵企業(yè)、技術(shù)發(fā)展趨勢等。每一種類型、規(guī)模、地域的企業(yè)都要保證一定的數(shù)量，確保數(shù)據(jù)的全面有效。數(shù)據(jù)爬取。針對相關(guān)招聘網(wǎng)站和企業(yè)官網(wǎng)，利用爬蟲技術(shù)獲取產(chǎn)業(yè)鏈上的招聘信息，包括公司名稱、職位需求、技能要求等。企業(yè)合作。與相關(guān)企業(yè)建立合作關(guān)系，獲取其用工情況、技術(shù)需求、人才招聘等信息。

校內(nèi)系統(tǒng)畢業(yè)生數(shù)據(jù)采集。人才鏈數(shù)據(jù)的獲取涉及高校畢業(yè)生的就業(yè)情況、技能需求等方面的信息。校內(nèi)數(shù)據(jù)。結(jié)合校內(nèi)教務(wù)、人事等系統(tǒng)，獲取學(xué)生的學(xué)科背景、績點、實習(xí)經(jīng)歷等信息，并追蹤畢業(yè)生成績、畢業(yè)去向等數(shù)據(jù)。高校合作。與多所高校建立合作關(guān)系，獲取畢業(yè)生就業(yè)情況的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括就業(yè)率、薪資水平、就業(yè)行業(yè)分布等。問卷調(diào)查。針對畢業(yè)生和用人企業(yè)進行問卷調(diào)查，獲取畢業(yè)生的技能水平、職業(yè)期望等信息，同時了解企業(yè)對人才的需求。

運用技術(shù)初步實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲與處理。在數(shù)據(jù)采集階段，不同數(shù)據(jù)源的異構(gòu)性和不規(guī)范性是不可避免的。為了確保數(shù)據(jù)的一致性和可比性，可以利用ETL 技術(shù)（數(shù)據(jù)集成過程），采取以下措施。數(shù)據(jù)清洗。對采集到的數(shù)據(jù)進行清洗，處理缺失值、異常值等，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量。數(shù)據(jù)標準化。對不同數(shù)據(jù)源的字段進行標準化處理，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，便于后續(xù)的整合分析。數(shù)據(jù)整合。利用數(shù)據(jù)整合工具，將來自不同源頭的數(shù)據(jù)整合為一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集，以建立全面的產(chǎn)業(yè)鏈與人才鏈數(shù)據(jù)體系。

數(shù)據(jù)融合方式

數(shù)據(jù)融合是將不同來源的數(shù)據(jù)整合在一起，以產(chǎn)生更全面、準確和有價值的信息。在高校就業(yè)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)融合可以涵蓋學(xué)生個體信息、專業(yè)背景、就業(yè)市場需求等多個方面。通過將這些數(shù)據(jù)融合在一起，可以更好地了解畢業(yè)生的特點，分析就業(yè)市場的趨勢，為高校提供更為智能化和精準的就業(yè)指導(dǎo)。

數(shù)據(jù)融合驅(qū)動模型。圖片由作者提供

數(shù)據(jù)集的選取。在獲取的數(shù)據(jù)中選擇具有完整產(chǎn)業(yè)鏈和人才鏈的數(shù)據(jù)，即該數(shù)據(jù)具有一定的企業(yè)特征和人才特征。同時，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，以便在訓(xùn)練模型時評估其性能。

特征工程。原始的數(shù)據(jù)集特征參數(shù)過多，算法模型構(gòu)建的效果較差。因此可利用向前逐步回歸法，對產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)、人才鏈數(shù)據(jù)的特征進行提取，以提高模型性能。使用算法分析招聘數(shù)據(jù)和學(xué)校人才數(shù)據(jù)對高職學(xué)生就業(yè)的影響。在模型訓(xùn)練過程中，可以調(diào)整超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、數(shù)量、深度等，以優(yōu)化模型性能。模型將人才鏈數(shù)據(jù)和產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，以更好地為畢業(yè)生提供就業(yè)指導(dǎo)。

關(guān)聯(lián)因素分析。利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，對模型進行深入分析，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈與人才鏈之間的潛在關(guān)聯(lián)規(guī)律，挖掘就業(yè)的關(guān)聯(lián)因素和趨勢，包括學(xué)科背景、實習(xí)經(jīng)歷對崗位匹配的影響，通過算法評估學(xué)生的就業(yè)潛力。同時，基于畢業(yè)生技能、企業(yè)需求等因素進行聚類分析，識別出不同群體的就業(yè)特點，進一步為高校量身定制個性化的就業(yè)服務(wù)方案。

平臺架構(gòu)

算法模型構(gòu)建成功之后，將與學(xué)校數(shù)字化平臺進行對接，形成持久化、智能化的信息優(yōu)勢。平臺包含五層，自下而上為感知層、數(shù)據(jù)層、模型層、應(yīng)用層和服務(wù)層。加之平臺軟件，安全管理支撐。其中數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，模型是核心，軟件或平臺是載體。

數(shù)據(jù)驅(qū)動總體框架。圖片由作者提供

平臺的構(gòu)建對學(xué)生就業(yè)和學(xué)校開展就業(yè)課程起到促進作用。一是研究數(shù)據(jù)有機融合和全生命周期管理。通過平臺建立實時就業(yè)動態(tài)數(shù)據(jù)庫，全面整合就業(yè)信息內(nèi)容，實現(xiàn)對學(xué)生信息與產(chǎn)業(yè)崗位信息的采集，并實現(xiàn)學(xué)生的就業(yè)數(shù)據(jù)與其他綜合數(shù)據(jù)的有機融合和全生命周期管理。二是研究將學(xué)生的學(xué)業(yè)、就業(yè)數(shù)據(jù)與崗位需求數(shù)據(jù)建立起動態(tài)化聯(lián)系，關(guān)注職業(yè)技能與專業(yè)技能之間的銜接，根據(jù)學(xué)生的學(xué)科傾向，有針對性地開展就業(yè)指導(dǎo)服務(wù)；依托困難學(xué)生數(shù)據(jù)與就業(yè)數(shù)據(jù)建立就業(yè)幫扶機制，為家庭困難的學(xué)生提供就業(yè)精準幫扶。三是研究驅(qū)動就業(yè)指導(dǎo)信息化水平提升，實現(xiàn)就業(yè)指導(dǎo)工作數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。研究應(yīng)用數(shù)據(jù)助力“智慧指導(dǎo)”，加大對往屆畢業(yè)生就業(yè)數(shù)據(jù)的挖掘力度，通過全方位分析，呈現(xiàn)學(xué)生就業(yè)選擇的基本態(tài)勢，如不同專業(yè)、不同地區(qū)、不同性別的學(xué)生就業(yè)選擇的不同側(cè)重點；將往屆畢業(yè)生就業(yè)數(shù)據(jù)與應(yīng)屆畢業(yè)生就業(yè)數(shù)據(jù)進行耦合分析，提前對即將畢業(yè)學(xué)生的情況進行個性化研判，更加精準化開展就業(yè)幫扶和指導(dǎo)工作。四是研究挖掘數(shù)據(jù)潛在價值，對接合作企業(yè)產(chǎn)業(yè)技能生態(tài)鏈?；诰蜆I(yè)數(shù)據(jù)特征工程分析和建模，全面掌握畢業(yè)生職業(yè)技能、專業(yè)素質(zhì)、實習(xí)經(jīng)歷、就業(yè)動機、職業(yè)規(guī)劃、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)等信息，探索對接合作企業(yè)產(chǎn)業(yè)技能生態(tài)鏈，助力“產(chǎn)教評”產(chǎn)業(yè)技能生態(tài)鏈建設(shè)。

在深入挖掘產(chǎn)業(yè)鏈與人才鏈關(guān)系基礎(chǔ)上，借助數(shù)據(jù)融合技術(shù)，構(gòu)建一套科學(xué)有效的高校就業(yè)精準指導(dǎo)模型，為畢業(yè)生提供更具針對性和前瞻性的就業(yè)建議，助力其更好地適應(yīng)社會變革和職業(yè)挑戰(zhàn)。通過對畢業(yè)生就業(yè)數(shù)據(jù)和企業(yè)招聘數(shù)據(jù)的融合分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合顯著提高了畢業(yè)生的就業(yè)匹配度。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)揭示了專業(yè)與企業(yè)招聘需求之間的潛在關(guān)聯(lián)性；聚類分析能夠為不同群體的畢業(yè)生提供個性化的就業(yè)推薦，使就業(yè)指導(dǎo)能夠更準確地指導(dǎo)畢業(yè)生選擇適合其專業(yè)背景的就業(yè)崗位。數(shù)據(jù)融合對高校就業(yè)精準指導(dǎo)的影響不僅是短期內(nèi)的改善，更具有可持續(xù)性。應(yīng)建立定期更新的數(shù)據(jù)采集機制，保障數(shù)據(jù)的時效性，不斷更新產(chǎn)業(yè)鏈和人才鏈數(shù)據(jù)，使就業(yè)指導(dǎo)始終基于最新的產(chǎn)業(yè)需求和就業(yè)市場動態(tài)。與產(chǎn)業(yè)界、企業(yè)保持持續(xù)的合作關(guān)系，借助產(chǎn)業(yè)鏈和人才鏈的實際變化，不斷調(diào)整就業(yè)指導(dǎo)策略。還要建立高校與企業(yè)的橋梁，實現(xiàn)信息共享，促進更緊密的產(chǎn)學(xué)合作。