大數據在高校畢業生就業預測中的應用研究

陳志鵬

（湖南環境生物職業技術學院，湖南 衡陽 421005）

傳統的畢業生就業預測方法存在一定的局限性，例如數據的片面性、模型的簡化和不準確性等。因此，需要尋找新的方法和技術來提升畢業生就業預測的準確性和實用性。在該背景下，大數據技術的應用為解決該問題提供新的機遇[1-2]。大數據技術可以處理和分析海量的數據，在挖掘數據中潛在的關聯和規律方面具有巨大的優勢。通過收集和處理畢業生的個人信息、學業成績以及其他就業相關數據，可以構建一個更全面、更準確的畢業生就業預測模型。這個模型可以考慮各種特征，例如學歷、技能、實習經歷和求職意愿等，從而更準確地預測畢業生的就業情況[3-5]。

該研究的目的是探索并應用大數據技術來改進畢業生就業預測。通過實證研究和結果分析，將評估不同模型在畢業生就業預測方面的性能，從而為高校畢業生的就業指導和政策制定提供有力支持。

1 數據收集與處理

為構建1 個準確和可靠的畢業生就業預測模型，需要收集和處理大量的數據。

1.1 個人信息收集

收集畢業生的個人信息，包括性別、年齡、民族以及戶籍地等基本信息。這些信息可以幫助了解畢業生的背景情況，對就業預測具有一定的參考價值。

1.2 獲取學業成績

獲取畢業生在大學期間的學業成績記錄，包括各門課程的成績、學分和績點等。這些數據可以反映畢業生的學術能力和學習表現，對預測其就業情況有所幫助。

1.3 就業相關數據采集

收集與就業相關的數據，例如實習經歷、社會實踐、獲得的榮譽和獎項等。這些數據可以反映畢業生在校期間的實際經歷和綜合素質，對就業預測具有重要意義。

1.4 招聘網站和職位信息抓取

通過爬蟲技術收集招聘網站的職位信息，包括需求崗位、薪資水平以及所需技能等。這些數據可以提供就業市場的實時信息，為畢業生的就業指導提供參考。

1.5 社交網絡分析

通過收集畢業生在社交網絡上的關系和活動數據，進行網絡分析，可以發現畢業生之間的就業傾向和影響力。該方法能夠更深入地了解畢業生的交流和決策模式，為就業預測提供啟示。

在數據處理方面，需要進行數據清洗、特征提取和數據整合等工作。首先，對采集的數據進行清洗和去重，排除不完整或錯誤的數據，確保數據的質量和準確性。其次，從原始數據中提取和選擇與就業預測相關的特征，例如學歷、成績以及實習經歷等。最后，將不同數據源的數據進行整合，構建一個統一的數據集，為后續的預測建模提供基礎。

數據收集和處理是畢業生就業預測的重要環節，采用合理和有效的數據處理方法可以提高模型的準確性和可靠性。

2 特征工程和模型設計

在畢業生就業預測中，特征工程和模型設計是非常重要的步驟，它們直接影響預測模型的準確性和實用性。

2.1 特征選擇

在特征工程階段，應根據實際情況選擇對就業預測有重要影響的特征。可以運用統計分析、相關性分析和利用專家知識等方法進行特征篩選。此外，還可以利用特征選擇算法，例如卡方檢驗、互信息和L1 正則化等，來自動選擇最具預測能力的特征。

2.1.1 卡方檢驗（Chi-squared Test）

卡方檢驗用于評估2 個分類變量之間的相關性。在特征選擇中，能夠使用卡方檢驗來計算每個特征與目標變量之間的相關性，如公式（1）所示。

式中：f0為觀察頻數，反映了實際觀測到的數據分布；fe為期望頻數，是在獨立性假設下預測的數據分布。

通過計算卡方值，可以評估特征與目標變量之間的相關程度，卡方值越大表示相關性越強。

2.1.2 互信息（Mutual Information）

互信息用于評估2 個隨機變量之間的相關性和相互依賴程度。在特征選擇中，可以使用互信息來計算每個特征與目標變量之間的相關性，如公式（2）所示。

式中：x和y分別為2 個隨機變量；p（x，y）為x和y同時發生的概率，p（x）和p（y）分別為x和y單獨發生的概率。通過計算互信息值，可以評估特征與目標變量之間的相關程度，互信息值越大，表示相關性越強。

2.1.3 L1正則化（L1 Regularization）

L1正則化是一種用于降低模型復雜度和特征選擇的技術。在特征選擇中，可以通過應用L1正則化來推動模型將某些特征的權重重置為0，該方法可以實現特征的自動選擇，如公式（3）所示。

式中：J（θ）為加上L1正則化后的損失函數；Loss（θ）為原始的損失函數；λ為正則化參數；|θ|為參數向量的L1范數。通過調節正則化參數λ，可以控制特征權重的稀疏性，從而實現特征選擇。

2.2 特征縮放

由于不同特征的取值范圍可能差異較大，為保證模型的穩定性并提高其收斂速度，通常需要對這些特征進行縮放。常見的特征縮放方法包括標準化（使特征的分布變為均值為0，方差為1）、歸一化（將特征縮放到[0， 1]）等。

標準化如公式（4）所示。

式中：x為原始的特征值；為特征值的均值；σ為特征值的標準差。

歸一化如公式（5）所示。

式中：x為原始的特征值；min（x）為特征值的最小值；max（x）為特征值的最大值。

2.3 特征組合與交互

除了各個特征本身，特征之間的組合和交互也可能對就業預測產生重要影響。例如可以利用特征工程方法構建新的特征，包括比例、差異、多項式特征等。此外，考慮不同特征之間的關聯性，還可以進行特征交叉，例如計算特征的乘積、和、差等。

2.4 模型選擇與設計

在畢業生就業預測中，常用的模型包括邏輯回歸、決策樹、隨機森林、支持向量機和神經網絡等。模型的選擇應根據數據的特點、問題的復雜度和計算資源等因素進行權衡。同時，還可以利用集成學習方法，例如Bagging、Boosting 和Stacking 等，將多個模型結合起來，以此提高預測能力。

2.4.1 Bagging（裝袋法）

Bagging 是通過構建多個獨立的模型，并對它們的預測結果進行平均或投票來進行集成。在訓練每個模型的過程中，是從原始的訓練集中進行有放回的采樣來得到子樣本的。假設有n個樣本和m個模型，Bagging 如公式（6）所示。

式中：yi為模型i的預測結果，共m個模型。為第j個樣本的預測結果，其中有n個樣本。

2.4.2 Boosting（提升法）

Boosting 是通過將多個弱分類器結合成一個強大的分類器來實現集成的。每個弱分類器都會根據前一個分類器的錯誤進行加權，使模型更關注之前分類錯誤的樣本。假設有n個樣本和m個模型，那么Boosting（以AdaBoost 為例）如公式（7）所示。

式中：ωi為第i個模型的權重；yi為第i個模型的預測結果；為 第j個樣本的預測結果。

2.4.3 Stacking（堆疊法）

Stacking 通過構建多層模型實現集成，其中每層的模型使用前一層模型的預測結果作為輸入特征，并通過訓練來預測最終結果。Stacking 的計算方法如圖1 所示。

圖1 stacking 方法

2.4.4 模型評估與調優

為評估模型的性能，需要選擇合適的評估指標，例如準確率、召回率和F1值等。通過交叉驗證、調參和網格搜索等方法，可以進一步優化模型的參數和超參數，以提高預測模型的性能和穩定性。

特征工程和模型設計是一個迭代的過程，需要根據實際情況不斷進行調整和改進。此外，為保證模型的可解釋性和可靠性，還應該注意模型的解釋能力，并對模型進行合理地驗證。

3 試驗和結果分析

3.1 學業表現與就業率相關性

學業表現是高校畢業生就業率的重要影響因素之一。優秀的學業表現展示了學生的學習能力、專業素養和自我管理能力，使他們能夠順利通過企業招聘。通過對大數據分析發現，學生的學業成績與就業率呈正相關關系。優秀的學生成績通常代表著他們具備扎實的專業知識和學習能力，這使他們在就業市場上更具競爭力。相反，成績較差的學生在找工作時可能面臨更大的就業難題。

專業排名也對就業率產生影響。在同一行業或領域中，排名較高的專業往往能夠吸引更多優質企業的關注，從而為學生提供更多的就業機會。因此，在選擇專業的過程中，學生除了參考相關的專業排名信息，還要綜合就業前景來做出選擇。

學生在學習過程中積累的實踐經驗也對就業率有不可忽視的影響。例如，通過實習、項目參與和科研成果等實踐經驗，學生能夠展示自己的能力和潛力，提高就業的成功率。

學業表現優秀的學生更有可能獲得較高的就業率。因此，高校可以通過提升教學質量，鼓勵學生參與實踐活動，以此提高學生的學業表現，為他們創設更多的就業機會。

3.2 就業市場需求趨勢

了解就業市場的需求趨勢對于指導學生選擇專業以及發展規劃至關重要。通過大數據分析，筆者發現以下幾點。

3.2.1 熱門行業對高校畢業生的需求較大

目前，互聯網、人工智能、金融科技等領域迅速發展，對于具備相關專業知識和技能的畢業生需求量不斷增加。這些行業能夠為學生提供較高薪酬和良好的職業發展前景，吸引了大量畢業生的關注。

3.2.2 技術類專業的就業需求也在持續增加

隨著科技的不斷進步和創新，對于具備技術能力的人才需求持續增長。例如數據分析、機器學習、人工智能等技術領域的專業畢業生在就業市場中非常受歡迎。

3.2.3 產業結構調整下的就業趨勢與學生發展規劃

由于經濟發展和產業結構調整的變化，某些傳統行業的就業機會可能受到一定的影響。因此，學生在選擇專業的過程中，應該考慮當前和未來高需求的行業，并結合自身興趣和優勢做出決策，增加就業機會。

了解就業市場的需求趨勢對于學生的職業規劃和就業選擇至關重要。通過關注行業的發展動態、培養相關技能以及參與實踐項目，學生可以提前適應就業市場的需求變化，增加自己的競爭力和就業機會。

3.3 校友網絡的影響

校友網絡對學生的職業發展具有重要影響。通過對校友網絡的結構和特征進行深入研究，可以得出以下3 個結論：1）校友網絡的規模和覆蓋范圍對于職業發展具有積極影響。規模較大、覆蓋面廣的校友網絡為學生提供了更多的交流機會和資源分享，為他們獲取就業信息提供了便利。因此，高校可以通過組織各類校友活動、建立聯系平臺等方式來促進校友之間的交流與合作。2）校友網絡的質量對于職業發展也很重要。與在該領域從業的校友建立聯系，可以獲得他們的職業指導和經驗分享，甚至可能得到內推機會。因此，學生應該積極主動地尋求與校友的聯系，并通過校友網絡獲得支持和幫助。3）校友網絡的行業分布和地域分布也對職業發展產生一定影響。一些地區或行業的校友網絡可能更發達，從而提供了更多的就業機會和資源。因此，學生可以根據自己的就業意向和興趣，有針對性地拓展與相關行業和地域的校友聯系。

校友網絡對于學生的職業發展起到重要作用。學生可以積極參與校友活動、建立聯系，并利用校友資源和支持，以提升自身競爭力和職業發展機會。

3.4 專業技能需求分析

了解就業市場對于具體專業技能的需求，可以幫助學生在選擇專業和培養技能方面做出更明智的決策。通過對大數據挖掘得出以下3 個結論：1）數據分析和統計能力是當前就業市場的熱門需求之一。隨著大數據時代的到來，企業越來越依賴數據分析師和統計師等專業人才從海量數據中提取和洞察信息。因此，學習數據分析和統計學相關知識和技能將增強畢業生在就業市場上的競爭力。2）機器學習和人工智能領域的專業技能也備受青睞。隨著人工智能技術的快速發展，對于具備機器學習和深度學習等技能的畢業生需求日益增長。學生可以通過參與相關項目、學習相關課程和進行培訓，提升自己在這些領域的專業能力。3）編程能力是許多行業的基本技能要求之一。無論是軟件開發、數據分析還是人工智能領域，掌握編程技能都能為畢業生提供更多就業機會。因此，學生可以選擇學習編程語言，并通過實踐項目和自主學習來提升自己的編程能力。

了解專業技能在就業市場中的需求變化，有助于學生做出正確的職業規劃和學習計劃。學校可以調整教育計劃，增設相關課程，與企業合作提供實踐機會，幫助畢業生培養符合市場需求的專業技能，提高他們的就業競爭力。

4 結語

大數據分析技術能為學校提供畢業動向參考，幫助調整招生計劃和教學資源。學生可以借助該技術規劃職業發展路徑，選擇適合的專業方向。政府可借助大數據分析制定相關政策，優化人力資源配置。此外，大數據分析還能促進產學研合作與創新創業，通過挖掘就業數據發現行業需求和創業機會。隨著技術進步，大數據分析技術的應用為高校、學生和政府提供了全面的就業市場信息，助力就業規劃和政策制定，對學生的未來和社會經濟的可持續發展具有重要意義。