浅析大数据思维在高校就业指导工作中的应用

詹榕　　马艳阳　　袁玉龙　　陈红（、山东农业大学经济管理学院，山东泰安7000　 、山东农业大学外国语学院，山东泰安7000 、山东农业大学植物保护学院，山东泰安7000　 、泰安技师学院，山东泰安7000）



浅析大数据思维在高校就业指导工作中的应用

詹榕1马艳阳2袁玉龙3陈红4
（1、山东农业大学经济管理学院，山东泰安271000 2、山东农业大学外国语学院，山东泰安271000 3、山东农业大学植物保护学院，山东泰安271000 4、泰安技师学院，山东泰安271000）

摘要：在大数据时代下，高校就业指导工作面临新的机遇与挑战。文章介绍了大数据的概念、特征及应用，思考了大数据思维在高校就业指导工作中的实际应用，为新时期展开就业指导工作提出了新思路和新途径。

关键词：大数据；高校；大学生；就业指导

Abstract：In the age of Big Data，vocation guidance in high school faces new opportunities and challenges. This paperintr oduces the concept，characteristics and applications of big data，explores practical application of big data thinking in vocation guidance in high school，puts forward a new idea and a new way for vocation guidance in the new age.

Key words：big data；high school；university students；vocation guidance

2014年12月15日，“2014中国大数据技术大会”在北京圆满落幕，从2008年仅有60人参加到2014年数千人参加，中国大数据技术大会的发展体现了中国整个大数据生态圈技术的发展与演变。继农业浪潮和工业浪潮后，“第三次浪潮的华彩乐章”［1］在大数据时代展开。据国际数据资讯公司预测，到2020年全球将拥有35ZB的数据量，几乎人们所有的行为都能产生数据［2］。如今每个行业都面临着大数据带来的变革，无论是银行、电信、铁路、航空，还是军事、政治、工业、商业，大数据思维正在成为各个行业决策运行的基础。《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》提出：“信息技术对教育发展具有革命性的影响，必须予以高度重视。”［3］高校教育管理正面临着大数据带来的机遇和挑战［4］，作为体现高校人才培养质量重要一环的毕业生就业工作，如何利用大数据思维，运用好就业数据信息，成为提高就业指导工作水平的新途径。

一、大数据的内涵

（一）定义与特征

目前各界对于大数据并没有统一的定义，多数定义是从大数据的特征出发进行描述。如麦肯锡公司的定义：大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。国际数据公司的定义：海量的数据规模、快速的数据流转和动态的数据体系、多样的数据类型、巨大的数据价值。维基百科的定义：所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理并整理为人类所能解读的消息。［5］

自2001年道格·莱尼提出大数据的“3V”模型起，学者们一直在总结丰富大数据的特征，综合前人研究，作者将大数据的特征总结为“6V+1O”。Volume——数据量大：数据采集、存储和计算的量都非常大，大数据的起始计量单位至少是P（1000G个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。Velocity——速度快、时效高：数据增长速度快，处理速度快，在数据量非常庞大的情况下，也能做到数据的实时处理，时效性要求高。Variety——类型繁多：数据的种类和来源均呈现多样化，包括结构化、半结构化和非结构化数据。Veracity——真实性高：传统数据源的局限将被打破，随着社交数据、交易及应用数据等新数据源的兴起，数据源将具有真实性和安全性。Value——价值密度低：数据的价值密度较低，有用信息没有随着数据量的增长而成相应比例增长。Va原lidity——有效性：太多无用的信息造成信息不足或信息不匹配，验证信息有效性的工作量大大增加。Online——数据在线：数据永远是在线的，是随时能调用和计算的。

（二）来源与应用

随着物联网、云计算的发展，大量移动终端、智能设备的出现，使得大数据的来源呈现多样化。一是由人直接产生，如内容提供商、新闻报道、实时评论、广告宣传、用户社交网络中的数据等。二是数据的存储、处理过程中产生的，如原始数据自动加工过程中对数据进行压缩、聚类、规则适用、可视化处理、智能衍生等。三是因物理世界的信息大量数字化而产生，如无所不在的感知数据、传感节点采集的数据、PM2.5及视频监控等。

维克托·迈尔——舍恩伯格写到：“大数据时代是‘已经发生的未来’，而在这个已经发生的未来里，没有旁观者。”大数据应用随处可见，它将引发生活、工作和思维的革命。［6］

大数据思维的政府及公共事业应用。在大数据应用方面，政府考虑更多的是国家和人民的利益，通过决策制定使得公共利益最大化，其中舆情数据的收集是政府十分关心的领域。大数据中包含了实时动态变化的舆情汇总、专家的热点和趋势分析、常规的应对措施、预测决策下的舆情以及舆情应对培训建议等，政府可以依托大数据分析，采取提前介入、适当引导、加强防范等措施，掌握舆情应对的主动权。

大数据思维的行业应用。随着大数据的日益开放，大数据思维的行业应用更加丰富多样。如在医疗领域，大数据中包含着个人的生活规律，医疗行业可以从中预测人们患病的几率。零售领域对消费者的购物习惯进行分析，优化商场的布局，以促进销售额的增长。金融机构通过比对分析企业年报、财务报表、运营指数等多项数据，选择风险性较小的投资行为。

图1　就业分析模型

大数据思维的个人应用。人们可以利用网络大数据获得更加便利和优质的生活方式，如通过网络的海量价格比对更快捷地找到性价比高的物品，基于大数据开发的APP应用为人们计算最便利的出行路线及到达时间。

二、大数据对高校就业工作提出挑战

大数据影响着人们的生活，引领着各领域的变革，高校就业工作也不例外，大数据正改变着人们的思维方式和行为模式，冲击着社会各个领域，高校就业工作也必然接受着其带来的挑战。

90后大学生思维活跃，追求个性，熟悉多媒体，在大数据时代成长的他们已经不满足于就业报告会和教师个别谈心等传统就业教育方式，他们向往更具多样性、个性和针对性的就业指导，这对高校就业指导和服务工作提出了新的挑战。

大数据时代为人们的各项诉求提供了表现和宣泄的渠道，人人都有话语权，同时，人们以更快的速度接收着更多的讯息，然而其中夹杂着一些负面的、消极的、不健康的信息，高校学生缺乏社会阅历，分析判断和甄别信息的能力不足，容易被虚假信息欺骗，或是被不良信息蛊惑形成错误的价值观，这对高校就业观念教育引导带来困难，也对高校就业指导的话语权带来挑战。［7］

就业数据需要经过处理分析最终得出各项就业规律，体现出数据背后的真正意义，这样才能更好地为就业工作提供参考。然而目前大部分高校主要关注就业数据的表象分析和显性指标，比如考取机关事业单位学生比例是多少，而较少考虑数据背后反映出的实质，比如社会需求等方面的变化情况，更缺乏通过已有数据分析对未来就业情况进行预测的意识和能力。深度应用就业数据，充分挖掘其背后的价值，进而进行就业情况预测，提供具有前瞻性的教育管理和服务，也是高校就业工作面临的挑战。［8］

三、大数据思维在高校就业指导工作中的应用

传统的就业指导大多以职业发展课、个别谈心辅导的形式进行，而就业工作面向的大学生每天能够从互联网获得大量信息、具有多元化的求职需求，可以想见在大数据时代，传统的就业指导工作效果越来越不明显。在大数据时代，高校可以利用已经建立起来的就业数据库，深度利用分析大学生就业数据，并将其运用于就业指导工作。

高校通过对就业相关数据的收集、整理和分析，可以发现与毕业生求职和用人单位招聘等相关的就业规律，进而为发现、分析和解决就业工作出现的问题，以及预测就业趋势等工作提供依据，更能为高校就业工作的改革与创新提供参考。具体来说，就业相关数据主要应用于用人单位招聘情况分析、毕业生求职情况分析和毕业生流向分析等方面。

通过对用人单位招聘会的数据统计，可以分析得出招聘淡旺季、招聘岗位类型分布、主要需求专业及人数等信息，这对准确掌握就业市场发展方向和就业需求，制定相应政策和工作计划，并做好相关服务工作提供了参考。通过数据分析得出的用人单位招聘淡旺季规律可以帮助高校制定阶段性工作，做到有的放矢。在招聘旺季，高校的就业工作主要侧重于积极与大型优秀企业沟通合作，组织各类企业宣讲会和招聘会，以及为毕业生解答求职相关问题。在招聘淡季，高校的就业工作则主要侧重于向毕业生进行就业观念和就业形势教育，排摸毕业生就业情况，以及毕业生各类求职技巧培训。

通过对毕业生求职行为情况的统计，可以分析得出毕业生求职动机、主要考虑因素、意向单位类别、各时间段求职行为、求职满意度和对学校就业工作满意度等信息，这对及时正确教育引导毕业生就业观念形成，为毕业生求职提供必要培训和帮助，以及提高高校就业工作水平提供支撑。

通过对毕业生去向的统计分析，可以得出毕业生去向地域分布、不同专业情况和就业单位类别等信息，这在一定程度上可以帮助高校了解社会需求及高校人才培养情况，从而为教育管理改革提供依据，使学校的教育更符合社会对于人才的要求。分析毕业生去向地域分布情况可以帮助高校进一步

做好市场对接工作，更多地与吸纳毕业生较多的地域的单位进行沟通交流，为毕业生提供更多高质量的就业机会。分析不同专业毕业生的不同就业去向情况可以帮助高校在一定程度上了解专业的社会需求度及需求方向，从而更好地进行专业设置与优化、教育教学资源配置以及专业性就业指导。毕业生就业单位类别等数据可以帮助高校在一定程度上了解人才培养情况，从而为毕业生提供更具针对性的就业指导和就业机会。

利用大数据分析过去就业数据，通过采集学生与就业相关的数据（如成绩排名、参加活动情况、实习实践情况、阅读书目等），建立就业分析模型（图1），以此预测某类或某个在校生的就业情况，对有就业困难的一类学生在进入毕业季前展开个别辅导，设计有针对性的指导方案，甚至给出就业预警改正学生不利于就业的行为。［9］

大数据的引入可以帮助高校较为全面地掌握用人单位招录情况和毕业生求职情况，及时发现其中存在的问题和面对的困难，进而提供更具针对性和专业性的服务，更好地进行学生教育管理和教育教学规划与改革创新，提高就业质量，更好地服务社会。

参考文献

［1］阿尔文·托夫勒.第三次浪潮［M］.黄明坚译.北京：中信出版社，2006：19-25.

［2］P D John，F Gantz，C Chute，et al. The Diverse and Explodi ng Digital Universe：An Updated Forecast of Worldwide Informat ion Growth through 2011［EB/OL］.［2012-11-30］.http：//www.emc.com/collateral/analyst-reports/diverse-exploding-digital-universe.pdf.

［3］国家中长期教育改革和发展规划纲要工作小组办公室.国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020）［N］.中国教育报，2010 -07-30（1-3）.

［4］维克托·迈尔——舍恩伯格，肯尼斯·库克耶.与大数据同行：学习和教育的未来［M］.赵中建，张燕南译.上海：华东师范大学出版社，2015.

［5］IDKW图解中心.玩转大数据［M］.北京：人民邮电出版社，2015：6-10.

［6］维克托·迈尔-舍恩伯格.大数据时代：生活、工作与思维的大变革［M］.周涛译.浙江：浙江人民出版社，2012.

［7］阳昆.基于大数据时代下的大学生就业指导思考［J］.职业教育，2014（8）：220-221.

［8］杨锐，夏红.大数据时代下大学生就业数据信息的应用研究［J］.学生工作广角，2014（20）：119-120.

［9］尚博.大数据及其处理架构在高校中的应用探究［J］.网络与信息工程，2014（22）：43-44.

中图分类号：G647

文献标志码：A

文章编号：2096-000X（2016）07-0162-03

作者简介：詹榕（1989-），女，山东省泰安市人，山东农业大学经济管理学院，助教，硕士研究生，主要从事思想政治教育研究工作。