用大數(shù)據(jù)助推高職畢業(yè)生就業(yè)難題化解的研究*

王彥新　王　紅

（河北化工醫(yī)藥職業(yè)技術(shù)學院　石家莊　050026）

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用大數(shù)據(jù)助推高職畢業(yè)生就業(yè)難題化解的研究*

王彥新王紅

（河北化工醫(yī)藥職業(yè)技術(shù)學院石家莊050026）

摘要本文通過對大數(shù)據(jù)思維方式的解析，提出了大數(shù)據(jù)在高職畢業(yè)生就業(yè)中的分析應用原則，提出高職畢業(yè)生就業(yè)分析的大數(shù)據(jù)應用的建設(shè)方式，以及大數(shù)據(jù)在高職畢業(yè)生就業(yè)預測應用分析中的注意事項。

關(guān)鍵詞大數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)高職畢業(yè)生就業(yè)

*主持課題：河北省社科聯(lián)課題用大數(shù)據(jù)助推高職畢業(yè)生就業(yè)難題化解的研究課題編號：2015030439；

河北省高等學校人文社會科學研究青年基金項目互聯(lián)網(wǎng)背景下高職學生自主學習習慣養(yǎng)成研究課題編號：SQ151055。

一、引言

長久以來，高校畢業(yè)生就業(yè)問題引起了全社會的關(guān)注，高職學生作為這一群體的重要組成部分，其就業(yè)工作壓力更是有增無減。河北省人社廳日前發(fā)布的“2015河北省非師范類高校畢業(yè)生生源信息”白皮書顯示，今年我省非師范類高校畢業(yè)生共317016人，比去年減少18365人，減幅為5.48%；專科生159707人，較去年減少了23177人。［1］無疑，就業(yè)人數(shù)的減少會讓高校和畢業(yè)生松了一口氣。然而，隨著京津冀協(xié)同發(fā)展的節(jié)奏不斷加快，2015年越來越多高校畢業(yè)生開始關(guān)注河北的企業(yè)。多數(shù)畢業(yè)生都認為京津冀協(xié)同發(fā)展將會是河北的重大機遇，選擇留在河北的求職者也越來越多。如何針對高職畢業(yè)生特點，有效提升就業(yè)工作質(zhì)量，高效服務高職畢業(yè)生與用人單位，是高職學校就業(yè)工作人員普遍面臨的難題。化解這一問題，不僅需要落實好原有政策，進一步建立健全就業(yè)政策體系，而且要拓展新的有效工具和途徑［3］，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)思維方式的出現(xiàn)，給高職畢業(yè)生就業(yè)研究開辟了一個新的方向。大數(shù)據(jù)在加強預測、提升就業(yè)工作質(zhì)量等方面都具有創(chuàng)新應用價值。

二、大數(shù)據(jù)思維方式解析

大數(shù)據(jù)并非一個確切的概念。最初，這個概念是指需要處理的信息量過大，已經(jīng)超出了一般電腦處理數(shù)據(jù)時所能使用的內(nèi)存量，這些數(shù)據(jù)不再是用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的表格來整齊排列，人們也不再認為這些數(shù)據(jù)是靜止和陳舊的，大數(shù)據(jù)使人們的思維發(fā)生了重大變革。

大數(shù)據(jù)的核心就是預測，它是把數(shù)學算法運用到海量的數(shù)據(jù)上來預測事情發(fā)生的可能性。谷歌通過觀察人們在網(wǎng)上的搜索記錄預測冬季流感的傳播；亞馬遜根據(jù)用戶在其網(wǎng)站上的類似查詢進行產(chǎn)品推薦；Facebook通過用戶的社交網(wǎng)絡(luò)圖來得知用戶的喜好；大數(shù)據(jù)已經(jīng)撼動了世界的方方面面，從商業(yè)科技到醫(yī)療、政府、教育、經(jīng)濟、人文以及社會的各個領(lǐng)域。

對于高職畢業(yè)生就業(yè)的大數(shù)據(jù)應用，例如：“計算機軟件”專業(yè)近三年的就業(yè)率以及今后三年的就業(yè)率發(fā)展趨勢，其畢業(yè)初始加入IT公司的可能性，5年后從事IT某個具體領(lǐng)域的可能性，畢業(yè)后自主創(chuàng)業(yè)的可能性，將要選擇的合理薪金標準以及最佳就業(yè)區(qū)域，都是大數(shù)據(jù)可以預測的范圍，以此為高職畢業(yè)生規(guī)避就業(yè)風險，正確認識自身價值，不盲目為了就業(yè)而就業(yè)，提高就業(yè)質(zhì)量提供科學性的指導意見。另外，通過對畢業(yè)生就業(yè)反饋信息數(shù)據(jù)的獲取，為高職學校專業(yè)的設(shè)定，教學計劃的調(diào)整以及教學方法的轉(zhuǎn)變提供準確、可靠的建議。

三、大數(shù)據(jù)在高職畢業(yè)生就業(yè)中的應用原則

建立高職生就業(yè)分析的大數(shù)據(jù)應用，不再僅局限于當前的數(shù)據(jù)收集、信息共享與交流互動，要有以下四個方面的指導原則：

1、找到高職畢業(yè)生同本科畢業(yè)生的不同特點，為高職學生就業(yè)進行合理定位

高職院校同本科院校相比較，在培養(yǎng)目標、培養(yǎng)方式、課程設(shè)置上都有很多不同，直接導致高職畢業(yè)生的擇業(yè)心理、擇業(yè)區(qū)域范圍、擇業(yè)薪金水平的期望值會有所不同。針對高職畢業(yè)生的大數(shù)據(jù)分析一方面應該更加適應高職學生的特點，收集更多有關(guān)高職畢業(yè)生就業(yè)有關(guān)數(shù)據(jù)，為他們的就業(yè)提供更叫有效的指導和幫助；另一方面，在數(shù)據(jù)收集和分析時可以更多關(guān)注和本科院校的對比分析，這樣才能發(fā)現(xiàn)高職院校和本科院校的各自優(yōu)勢，為學校政策調(diào)整、專業(yè)和課程設(shè)置提供指導性建議。

2、要分析與高職畢業(yè)生相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不是依靠分析少量的樣本數(shù)據(jù)

小數(shù)據(jù)時代的隨機采樣就是以最少的數(shù)據(jù)獲得最多的信息。在信息處理受限的年代，收集和分析全部數(shù)據(jù)是不可能的，因此，隨機采樣取得了巨大的成功，但它本身存在許多固有的缺陷。大數(shù)據(jù)是指不用隨機分析法這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法，即“樣本=總體”。毫無疑問，擁有全部或幾乎全部的數(shù)據(jù)，我們就能夠從不同的角度，更細致地觀察和研究數(shù)據(jù)的方方面面，這是隨機采樣無法做到的。

例如：對于2015年石家莊所有高職院校畢業(yè)生就業(yè)分析，其中已發(fā)生的就業(yè)行業(yè)分布的數(shù)據(jù)很容易做到精確，但這個分析模型不容易建立；假設(shè)河北化工醫(yī)藥職業(yè)技術(shù)學院的“應用化工技術(shù)”專業(yè)是河北省所有高職院校中的獨有專業(yè)，則此專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)維度很容易確定；但河北省幾乎所有的的高職院校都開辦了“計算機應用”專業(yè)，則該專業(yè)的就業(yè)分析就難以用搜集到的已有分布提取分析因子、建立分析模型。大數(shù)據(jù)應用的所有數(shù)據(jù)是指能搜集到的所有和畢業(yè)生就業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括國內(nèi)經(jīng)濟趨勢、京津冀地區(qū)就業(yè)行業(yè)情況及區(qū)域分布、相關(guān)行業(yè)的人才需求情況、畢業(yè)生的基本情況（可以包括學業(yè)情況、身體狀態(tài)、家庭情況等等）、畢業(yè)生就業(yè)后幾年的職業(yè)發(fā)展情況、就業(yè)后的信息反饋情況、畢業(yè)生畢業(yè)學校的相關(guān)專業(yè)課程設(shè)置情況、師資力量以及教學模式等，在這些海量數(shù)據(jù)中提取維度，通過維度相互交叉分析對比，可以得出某階段對高職畢業(yè)生就業(yè)最有影響的因素排名，為畢業(yè)生最優(yōu)就業(yè)提供重要的參考依據(jù)。

3、要勇于接受有關(guān)高職畢業(yè)生數(shù)據(jù)的紛繁復雜，而不再追求精確性

追求精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產(chǎn)物。只有5%的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化且能適用于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都無法被利用，比如網(wǎng)頁、音頻、視頻等資源。通過接受不精確性，我們可以開始從一個比以前更大更全面的角度來理解事物和發(fā)現(xiàn)事物的發(fā)展趨勢。

針對高職畢業(yè)生就業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)的采集包括社會、行業(yè)、學校、學生個人等各種各樣的數(shù)據(jù)，消息來源除了學校、政府、就業(yè)單位提供的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之外，還包括網(wǎng)絡(luò)（如官網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)社區(qū)、微信、微博、搜索引擎等）中的文字信息、圖片信息、音頻、視頻信息等非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。海量數(shù)據(jù)的收集讓精確性成為無法實現(xiàn)的目標。然而，IBM、谷歌等成功應用大數(shù)據(jù)的公司用事實證明：紛繁復雜的大數(shù)據(jù)對事情發(fā)展趨勢的預測以及它所帶來的巨大商業(yè)利益遠遠超過增加一點精確性。例如，把收集到的海量的、混亂的高職學生就業(yè)數(shù)據(jù)和好的分析法相結(jié)合，應可以及時預測到不同特點的高職畢業(yè)生就業(yè)趨勢變化，這樣才能及時引導畢業(yè)生的擇業(yè)方向，也能及時調(diào)整相關(guān)學校的專業(yè)設(shè)置。

4、不再探求就業(yè)工作中難以捉摸的因果關(guān)系，轉(zhuǎn)而關(guān)注事物的相關(guān)關(guān)系

建立在相關(guān)關(guān)系分析法基礎(chǔ)上的預測是大數(shù)據(jù)的核心。只要知道“是什么”，不需要知道“為什么”。例如，不需要解釋2102-2014年這3年間為什么“計算機軟件”這一專業(yè)的高職畢業(yè)生就業(yè)成功率有75%，要做的是預測今后3年該專業(yè)的高職生就業(yè)率會上漲還是下降，以及其上漲和下降的幅度范圍。

四、就業(yè)分析的大數(shù)據(jù)應用建設(shè)方式

高職學生就業(yè)大數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)的建設(shè)應該采取政府主導，通過授權(quán)和協(xié)作的方式聯(lián)合互聯(lián)網(wǎng)公司共同完成。

政府是政策的制定者，也是很多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的掌握者，他們可以通過學校、招聘企業(yè)、就業(yè)指導部門獲取大量數(shù)據(jù)。2015年開始中國政府明確表態(tài)要開放大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)是金礦，互聯(lián)網(wǎng)公司當然意識到了其中的價值，他們希望獲得這些數(shù)據(jù)，把不同來源不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)在一起交叉挖掘分析得到更多價值。毫無疑問，他們是具備強大數(shù)據(jù)采集和分析能力的數(shù)據(jù)掌握者，他們可以收集到用戶通過搜索引擎搜索的有關(guān)求職和招聘方面的信息，并通過這些信息預測崗位需求和提供情況；他們可以通過爬蟲軟件收集有關(guān)學生就業(yè)的紛繁復雜的文字信息、圖片信息、甚至是音頻、視頻信息，并通過數(shù)據(jù)挖據(jù)算法找到數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系，以此預測就業(yè)發(fā)展趨勢。正如阿里巴巴拿到微博數(shù)據(jù)可以挖掘做好精準營銷、拿到交通部門數(shù)據(jù)可以與菜鳥網(wǎng)絡(luò)結(jié)合、拿到金融監(jiān)管部門數(shù)據(jù)便可與用戶交易和理財記錄結(jié)合做個人征信；百度拿到交通部門數(shù)據(jù)可以與百度地圖結(jié)合、拿到博彩指數(shù)公司數(shù)據(jù)結(jié)合網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)做世界杯預測……

政府部門希望從大數(shù)據(jù)中獲取價值的主要目標是維持國家穩(wěn)定，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，確保公民的基本權(quán)力，改善國民福利和促進經(jīng)濟增長。公司、企業(yè)希望通過提供產(chǎn)品和服務獲取利潤，發(fā)展或維持自身的競爭優(yōu)勢，創(chuàng)造令消費者和其他利益相關(guān)者滿意的價值。所以，只有政府主導的、聯(lián)合或授權(quán)掌握先進技術(shù)，肯投入資源利用大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)公司創(chuàng)建的高職學生就業(yè)大數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)的建設(shè)才會更好地從學生的角度出發(fā)，更好地為畢業(yè)生服務。就是說，政府一方面要開放自己的大數(shù)據(jù)，另一方面也需要從大公司拿到特定數(shù)據(jù)。除了數(shù)據(jù)貢獻之外，還有技術(shù)服務。政府不擅長技術(shù)，互聯(lián)網(wǎng)公司卻擅長，幫助政府部門建基礎(chǔ)設(shè)施、建開放平臺、開發(fā)數(shù)據(jù)挖掘工具。這樣政府主導、合作或授權(quán)的方式，既能使大數(shù)據(jù)的應用能更好地為大眾服務，也能促進大數(shù)據(jù)平臺上的良性競爭。

五、大數(shù)據(jù)分析在高職畢業(yè)生就業(yè)應用中的注意事項

大數(shù)據(jù)分析因為和傳統(tǒng)分析模式不同而帶來了巨大的思維轉(zhuǎn)變，需要注意以下幾點：

1、由于大數(shù)據(jù)分析的核心思想是用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)“問題”，因此本文中不具體提出影響高職畢業(yè)生就業(yè)的數(shù)據(jù)分析維度，而只指出盡可能地搜集與就業(yè)相關(guān)的海量數(shù)據(jù)；這是與傳統(tǒng)研究不一樣的地方。

2、大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)必然建立在獲取更多個人信息之上，而且通過分析還可以使數(shù)據(jù)之間產(chǎn)生關(guān)聯(lián)關(guān)系，進而涉及更多的個人隱私數(shù)據(jù)，如家庭關(guān)系、健康狀況等。在大數(shù)據(jù)時代，我們需要建立相應的隱私保護模式，這個模式應該更著重于數(shù)據(jù)使用者為其行為承擔責任，而不是將重心放在收集數(shù)據(jù)之初取得個人同意上。同時，應該建立規(guī)章，規(guī)定使用者如何評估風險，如何規(guī)避和減輕傷害，如是否可以對信息進行模糊處理，最終確保個人免受無妄的傷害。

3、隨著大數(shù)據(jù)分析在就業(yè)指導中作用加強，其預測的精準性會越來越高，很有可能對某些基礎(chǔ)專業(yè)帶來損害，尤其是在目前還比較浮躁的社會風氣下，會成為學生放棄選擇該專業(yè)的現(xiàn)實依據(jù)，就業(yè)指導者應給予更加專業(yè)、具體、個性化的輔導。

六、結(jié)論

大數(shù)據(jù)將逐漸成為現(xiàn)代社會基礎(chǔ)設(shè)施的一部分，就像交通、水電和通信網(wǎng)絡(luò)一樣不可或缺。大數(shù)據(jù)時代的經(jīng)濟學、政治學、社會學和許多科學門類都會發(fā)生巨大甚至是本質(zhì)上的變化和發(fā)展，進而影響人類的價值體系、知識體系和生活方式。

高職學生就業(yè)分析，作為社會學和教育學相交叉的內(nèi)容之一，大數(shù)據(jù)在其中的應用也將會越來越廣泛。本文提出的政府部門主導，授權(quán)或合作互聯(lián)網(wǎng)公司的就業(yè)分析大數(shù)據(jù)應用方式，為大學生就業(yè)趨勢的預測提供了一種可選擇的方式。目前，高職院校的就業(yè)工作已經(jīng)出現(xiàn)了向前延伸趨勢，對非畢業(yè)年級學生甚至入校新生的關(guān)注與指導內(nèi)容與日俱增。通過大數(shù)據(jù)的應用，全面服務各年級、各類型學生，幫助其認識自我、科學定位、準確規(guī)劃，是就業(yè)工作的又一方向。

總之，高職學生就業(yè)的大數(shù)據(jù)分析并不是一個充斥著算法的機器世界，政府和教育界的指導作用不會被完全取代，因為大數(shù)據(jù)分析為我們提供的不是最終答案，只是參考答案。未來，將會出現(xiàn)更好的方法和答案。

參考文獻

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Research to Boost the Employment Problems of Higher Vocational Graduates with Big Data

Wang Yanxin Wang Hong
（Hebei Chemical & Pharmaceutical College Shijiazhuang 050026）

AbstractThrough analyzing the mode of thinking of big data,the paper put forward the principle of big data analysis applications, this principle is used in the analysis of higher vocational graduates employment.Put forward the construction of the large data application way, this method is also applied to the analysis of higher vocational graduates employment. And the matters needing attentions of big data,this method applied in higher vocational graduate employment forecasting analysis.

KeywordsBig data Mass data Higher vocational graduates Employment

中圖分類號G647

文獻標識碼A

文章編號160315-7227

作者簡介

王彥新，女，河北化工醫(yī)藥職業(yè)技術(shù)學院，教師，講師，研究方向：高校教育、計算機應用。

王紅，女，河北化工醫(yī)藥職業(yè)技術(shù)學院，教師，講師，研究方向：教育技術(shù)。