高校就業信息數據統計智能數據挖掘技術的應用

付博文

（吉林鐵道職業技術學院，吉林 132000）

隨著科學技術的發展創新，當前高校的就業信息呈現多元化發展特點，海量的數據導致傳統的數據統計系統難以滿足高效的多元化發展需求，對于此類情況，高校就業信息數據統計構建科學完善的數據統計模型，并且有效應用數據挖掘技術，加強技術創新，應用大數據技術，對海量數據進行統計分析，根據綜合分類與科學分類兩部分，建立綜合數據分類，切實做好數據分類與分析工作，并且對數據進行科學合理的篩選。在數據采集過程中，有價值的數據以及無價值的信息和虛假內容也是大量存在，所以在統計過程中統計人員必須構建科學有效的數據篩選模式，通過智能篩選有助于提高數據統計工作的質量和效率。

1 高校就業信息數據統計智能數據挖掘技術

當前高校辦學規模逐漸擴大，生源數量也不斷上漲，但是也同樣面臨著高校學生畢業就業難這一問題，畢業就業難，受到社會各界的廣泛重視。由于高校自身有著不同的學科和專業、院系與學歷等，所以學生的就業單位也有一定的差異，尤其是工作性質和用人特點等等，高校在就業信息建設分析過程中，應當結合學生的多元化特點以及自身的實際情況，加強數據的科學分析與統計，通過設計數據分析模塊，為學校招生與教學提供多元數據支持。高校畢業生就業管理系統，主要是統計畢業生的求職意向以及用人單位的管理信息等，所以高校應當了解畢業生以及用人單位的多元發展需求，有助于提高畢業生與用人單位的意向達成率，同時高效結合和師生的多元化發展需求，對就業信息展開系統化建構，同時要確保信息管理系統具有分析功能，能夠將就業信息進行全程優化管理，結合學生的管理工作需求，設置不同的就業信息管理系統模塊。

2 高校就業信息數據統計智能數據挖掘技術具體應用

高校就業信息統計過程中，數據挖掘面臨著重要的問題便是數據庫的統一性，所以高效數據信息挖掘以及數據匹配上會決定著工作質量與效率，在數據統計過程中，高校的就業信息應當結合實際情況構建科學完整的統計庫，在數據統計時，故必須完整并且采用多類網絡技術予以支持，其中數據庫統計技術成為了重要的選擇，根據數據庫進行數據調查，有助于提高高校就業信息數據統計工作的質量與效率，在傳統的數據挖掘過程中，高效的數據信息采集系統存在較大的缺陷，應用智能數據挖掘技術必須以網絡技術為發展平臺，加強新型數據要創新，能夠挖掘高質量的數據內容，必須構建科學完善且長期的數據采集模式，由于數據挖掘技術具有鮮明的目的性，所以在實踐應用過程中，數據使用者必須將累計下來的數據進行深度加工，應用于實踐活動中，并且對數據進行高效處理。應當緊密結合使用者對于主體的信息需求，以及使用者的發展情況有效進行數據挖掘，數據的計算方法及來源都必須與相關單位格式相符，才能夠確保數據信息在其他單位予以正常錄入，進一步滿足復雜數據管理的多元化需求，也能夠拓展智能數據挖掘技術的功能性，促使高校就業信息數據統計工作有效發展，切實提高統計質量與效率。

3 結語

高校就業管理信息系統進行數據統計與挖掘，必須結合高校的實際發展情況，滿足學生多元化就業需求，構建個性化與智能化于一體的信息管理系統，加強就業信息的全程化管理，有助于增強互動性與工作自主性，使畢業生就業能夠擁有多元化的信息查詢渠道，切實提高畢業就業信息指導工作質量及效率。