基于Python的高职毕业生就业监测综合管理系统的设计

张阳

摘要：当今时代，随着科技的不断发展，信息化建设已经深入到各行各业。在计算机网络技术中，以前的传统计算机网络已经逐渐远去，我们迎接的是大数据时代的来临，而Python则是其中比较新颖的技术，作为一门高级编程语言，不仅非常容易入门，并且可以编写出比较复杂的程序，对于数据的分析和挖掘也更加方便。该文在对大数据、Python基本概念进行阐述的基础上，应用Python对高职毕业生就业监测综合管理系统进行了设计，以期能够为其他相关人员在高职毕业生数据挖掘和分析方面提供一定的技术参考。

关键词：Python;高职毕业生;就业监测综合管理系统

中图分类号：TP391 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）32-0106-02

随着当今社会经济的不断增长，作为培养技能型人才的主要教育阵地，高职院校为了能够保证自身学生的就业率，不仅要加强对学生相关技能的培养，还应该对就业数据进行充分挖掘，只有找到其中的不足，才能够提出更加有针对性的解决方案。大数据在教育中的应用也已经非常广泛，在当前的高职院校毕业人数越来越多的背景下，因而可以采集毕业信息，帮助高职院校精准的定位当前毕业生的就业状况，了解毕业生的就业意向，从而更加精准的设计相关课程。但是，这些大量的高职院校毕业生就业数据需要经过有效的搜集、筛选和分析，才能够成为有用的信息，现在有许多的高职毕业生就业数据分析辅助工具，其中Python是最受欢迎的一种。

Python对于高职毕业生就业数据分析来说，是一种具有解释型、交互式等脚本语言，它的语法更加接近自然语言，在使用比较少的代码情况下，也可以有效地实现高职毕业生就业数据分析，由此体现了其易于开发的优势。随着时代的进步，我们已经进入了大数据时代，而Python在计算机网络技术中的应用更加符合当前市场发展的需求，同时利用大量的基本数据，通过相应的技术进行有效的处理、分析、比较和评估，极大地促进计算机网络技术的发展。因此，大数据技术在教育方面能够有效地应用，研究大数据时代下Python在高职毕业生就业数据分析中的应用具有重要的意义，可以满足我们国家教育的现实需求。

1大数据背景下Python在高职毕业生就业数据分析中的应用

1.1大数据的概念

大数据（Big data）是指主流软件工具在合理的时间内无法检索、管理、处理和分类的信息，以帮助企业做出更积极的商业决策。2012年开始，“大数据”一词被越来越多地使用，它被用来形容当今时代下的大量的数据，并且与之相关的产业也开始发展空间。同时大数据的出现，也可以保留更多的信息和数据，如医疗信息等，也可以通过搜索，了解到更多相关的信息和资料。由于大数据的这些优点，大数据普遍受到了人们的关注和喜爱。

1.2Python应用于高职毕业生就业数据分析

随着大数据技术和互联网的广泛应用，每天所产生的数据信息量是非常巨大的，仅仅依靠传统的高职毕业生就业数据分析来进行数据整合是非常困难的。而Python能够超越单个的数据来源，作为海量数据的集合体，Python提供了极多的角度去了解每一个信息，使相关信息价值通过可以得到最大化地呈现，也得以淋漓尽致地展现出来。Python应用于计算机网络技术将成为一种崭新的、更加方便和快捷的发展方向，不仅成本低廉，效率高，而且还具有较高的实用价值。由此可见，Python能够为高职毕业生就业数据分析提供一个明确的发展方向。

Python在高职毕业生就业数据分析的应用有利于使数据分析更加精准，提高高职院校发展的效率。Python具有信息量大、信息来源广、数据处理速度快、存在性质多样的特点，在互联网背景下的Python具有价值大的特点，Python有三个特点，其特点是传统的数据处理方法和工具不够大，速度不够快和不能满足多样性。大量是指数据的量是很庞大的，主要是在Py-thon存储容量和计算的方面，需要对现有的数据存储系统进行升级，建立更大级别的数据库，从而收集更多海量的信息，为计算机网络技术提供可靠、全面的参考数据，以及技术上的支撑。Python与人工处理相比较，处理数据的速度更加快速，并且正确率也更好，节省人工时间和工作量。因此，Python的发展促进了数据挖掘的进一步发展。随着大数据的不断发展，Python可以更加快速地对大量数据进行计算、储存和分析，能够更加人性化的处理问题。

2基于python的高职院校毕业生就业监测综合管理系统的设计

2.1体系结构

本次系统的设计主要围绕三个方面的数据进行监测和分析，即专业的知识体系、学生和用人单位。

第一，在当前的高职院校中，出现毕业生就业困难主要是由于当前许多高职院校对自身的培养体系缺乏一定的认识，无法满足用人单位和学生的需求，在教学过程中仅仅是书本知识的讲授，忽略的實际技能的培养，从而使得学生出现了无法满足工作实际工作的技能需求。除此之外，许多的教师也只是发表一些学术论文，很少去接触当前的就业市场，不能够接触新的市场情况，导致高职院校不能够培养出技术人才。而python为高职院校带来了新的发展，能够有效地分析当前学校毕业生就业的状况，再结合本校的实际情况，改善自身的教学体系，不断更新技术讲授知识点，最终形成一个动态的、可以操控的专业知识体系图。

第二，高职院校的教育应该以学生为中心，了解学生的就业需求，不仅能够提高就业率，还可以保证毕业生的质量。因此，高职院校必须要严格把控毕业出关口，采用动态监控的措施，从而采取合理的手段，保证学生可以找到适合自己的工作。对于学生的监测来说，可以分为校外和校内两种形式，在学校内可以监测学生的课堂情况、学业成绩等，而在校外可以对学生参加实习或者实践活动的数据进行分析。

第三，对于高职院校毕业生的就业来说，用人单位才是最终的检验者，但是由于与用人单位的接触较少，学生难以深人的了解用人单位的实际情况，因而这就需要与学校进行合作，学校应该提供比较详细的信息，例如往届毕业生对该用人单位的评价，用人信息和未来发展等，这样可以保证学生选择到更加适合自己的企业，避免出现盲目就业的现象。

2.2数据监测

现阶段，随着高等院校的不断扩招，使得毕业生也逐渐增加，而就业情况也变得十分严峻。因此，对于高职院校来说，毕业生就业的监测数据是十分庞大的，并且数据也是十分分散的，并且其中很多是非结构化数据。

一是对高职院校专业知识体系和教育质量进行监测，通过科学的分析监测数据，对高职院校当前的教学现状进行分析，然后结合本校的实际情况，对教学计划进行修改。在整个系统的运行过程之中，计算机会智能的分析当前行业的发展情况、用人单位的实际运行，从而根据数据来发现教学中的不足，保持专业教学的科学性。

二是对学生数据监测，而对学生数据的监测主要是通过其课堂表现、学科成绩和实践成绩进行分析。在使用监测系统的过程之中，教师可以对学生的实际情况进行了解，然后针对不同的学生，制定相应的培养方案，例如，可以对上课不能专心听讲的学习使用不同的教学方法，而对于学习进度慢的学生可以增加学习计划。除此之外，利用监测系统，辅导员还可以对学生的课堂外行为进行监测，比如学生的情感问题，从而更加了解学生出现问题的因素，及时做出预警，并采取修正措施。

三是对用人单位的信息监测。在高职院校毕业时，用人单位作为接收者，必须要保证企业的可靠性，从而提高学生的就业成功率。因此，在学校举办招聘会时，应该通过网络自动采集功能，然后对相关企业的资质、用人需求和企业未来发展进行了解。在招聘会之后，高职院校仍然需要与企业进行密切联系，了解毕业生就业的情况，也可以知晓当前这一行业的发展情况，从而保证教学的有效性。

四是对毕业生就业情况的监测。对于毕业生就业信息监测来说，主要从就业企业属性、工资水平和从事职位等几方面进行监测。从目前的情况来看，对于毕业生信息的采集，高职院校可以让毕业生自行填写，还可以采用监测系统自动采集，不断完善毕业生信息库，跟踪毕业生的持续发展。

3基于python的高职院校毕业生就业数据分析

3.1读取我校原始数据

先对我校2018年的毕业生数据进行读取，如就业地区、招聘企业和签订合同情况，然后导人maIplotlib、pandas、numpy模块，读取数据代码，具体代码如下所示：

3.4数据处理

通过上面数据的分析，可以看出监测系统可以处理非常广泛的信息，并且可以针对不同的信息属性进行分析，传统的数据分析技术难以满足需求。而pymon可以对学生的异常行为和当前教学存在的问题进行及时预警，通过对数据的搜集，及时做出分析和評价。由此可见，随着Dnhon技术的进一步发展，高职院校必须要积极应用到毕业生就业监测中。就业监测综合系统平台进行数据处理和分析，形成有价值的信息增值，不仅满足了高职院校内部管理决策、教学活动的需要，还可以考虑将不涉及商业秘密的信息进行公布，更好地为学生提供就业信息服务。

4结束语

综上所述，本文从应用视角出发诠释Python的概念内涵，通过梳理，把握大数据在教育领域应用的态势。在实践解析方面，结合高职院校就业信息数据，设计了基于Python的高职毕业生就业监测综合管理系统，实现大数据应用驱动下的高职院校毕业生就业数据分析。