基于产业链与人才链的数据融合驱动高校就业精准指导的方式

文/徐永冰 刘邵宏 曾裕宗 李富豪

高校毕业生就业一直是社会关注的焦点。传统的就业模式受到新经济和新科技的影响，面临诸多挑战。传统的就业观念和指导方式无法满足多元化和个性化的就业需求，使毕业生在就业过程中面临信息不对称、职业选择困难等问题。高校作为培养人才的重要阵地，需要通过创新手段来提升毕业生的就业竞争力。

产业链是指一个产品从原材料生产到消费者使用的全过程，包括研发、生产、销售等多个环节，形成一个完整的产业体系。人才链则强调了人才在这一产业链中的流动与匹配，强调人才的培养、选拔和流动是产业链运作的核心要素之一。产业链和人才链的深度融合被认为是推动产业升级、促进经济增长的重要路径。产业链和人才链的融合不仅能够更好地满足市场对人才的需求，也为高校提供了更清晰和精准的就业指导方向。通过数据融合技术，可以在更大范围内获取、分析和利用有关产业和人才的信息。通过分析产业链和人才链中的关键数据，构建一套科学有效的高校就业精准指导模型，可以为毕业生提供更全面、更具针对性和前瞻性的个性化就业建议，助力其更好地适应社会变革和职业挑战。

数据采集与处理

产业链相关数据的获取。产业链数据的获取涉及产业的结构、发展趋势、用人需求等关键信息。为了收集全面、准确的产业链数据，可采取以下几种方法。行业调研。利用行业报告、统计数据等渠道，获取产业链各环节的实际运行情况，包括市场规模、关键企业、技术发展趋势等。每一种类型、规模、地域的企业都要保证一定的数量，确保数据的全面有效。数据爬取。针对相关招聘网站和企业官网，利用爬虫技术获取产业链上的招聘信息，包括公司名称、职位需求、技能要求等。企业合作。与相关企业建立合作关系，获取其用工情况、技术需求、人才招聘等信息。

校内系统毕业生数据采集。人才链数据的获取涉及高校毕业生的就业情况、技能需求等方面的信息。校内数据。结合校内教务、人事等系统，获取学生的学科背景、绩点、实习经历等信息，并追踪毕业生成绩、毕业去向等数据。高校合作。与多所高校建立合作关系，获取毕业生就业情况的相关数据，包括就业率、薪资水平、就业行业分布等。问卷调查。针对毕业生和用人企业进行问卷调查，获取毕业生的技能水平、职业期望等信息，同时了解企业对人才的需求。

运用技术初步实现数据存储与处理。在数据采集阶段，不同数据源的异构性和不规范性是不可避免的。为了确保数据的一致性和可比性，可以利用ETL 技术（数据集成过程），采取以下措施。数据清洗。对采集到的数据进行清洗，处理缺失值、异常值等，保证数据的质量。数据标准化。对不同数据源的字段进行标准化处理，统一数据格式，便于后续的整合分析。数据整合。利用数据整合工具，将来自不同源头的数据整合为一个统一的数据集，以建立全面的产业链与人才链数据体系。

数据融合方式

数据融合是将不同来源的数据整合在一起，以产生更全面、准确和有价值的信息。在高校就业领域，数据融合可以涵盖学生个体信息、专业背景、就业市场需求等多个方面。通过将这些数据融合在一起，可以更好地了解毕业生的特点，分析就业市场的趋势，为高校提供更为智能化和精准的就业指导。

数据融合驱动模型。图片由作者提供

数据集的选取。在获取的数据中选择具有完整产业链和人才链的数据，即该数据具有一定的企业特征和人才特征。同时，将数据集划分为训练集和测试集，以便在训练模型时评估其性能。

特征工程。原始的数据集特征参数过多，算法模型构建的效果较差。因此可利用向前逐步回归法，对产业链数据、人才链数据的特征进行提取，以提高模型性能。使用算法分析招聘数据和学校人才数据对高职学生就业的影响。在模型训练过程中，可以调整超参数，如学习率、数量、深度等，以优化模型性能。模型将人才链数据和产业链数据进行训练，以更好地为毕业生提供就业指导。

关联因素分析。利用关联规则挖掘技术，对模型进行深入分析，发现产业链与人才链之间的潜在关联规律，挖掘就业的关联因素和趋势，包括学科背景、实习经历对岗位匹配的影响，通过算法评估学生的就业潜力。同时，基于毕业生技能、企业需求等因素进行聚类分析，识别出不同群体的就业特点，进一步为高校量身定制个性化的就业服务方案。

平台架构

算法模型构建成功之后，将与学校数字化平台进行对接，形成持久化、智能化的信息优势。平台包含五层，自下而上为感知层、数据层、模型层、应用层和服务层。加之平台软件，安全管理支撑。其中数据是基础，模型是核心，软件或平台是载体。

数据驱动总体框架。图片由作者提供

平台的构建对学生就业和学校开展就业课程起到促进作用。一是研究数据有机融合和全生命周期管理。通过平台建立实时就业动态数据库，全面整合就业信息内容，实现对学生信息与产业岗位信息的采集，并实现学生的就业数据与其他综合数据的有机融合和全生命周期管理。二是研究将学生的学业、就业数据与岗位需求数据建立起动态化联系，关注职业技能与专业技能之间的衔接，根据学生的学科倾向，有针对性地开展就业指导服务；依托困难学生数据与就业数据建立就业帮扶机制，为家庭困难的学生提供就业精准帮扶。三是研究驱动就业指导信息化水平提升，实现就业指导工作数字化转型升级。研究应用数据助力“智慧指导”，加大对往届毕业生就业数据的挖掘力度，通过全方位分析，呈现学生就业选择的基本态势，如不同专业、不同地区、不同性别的学生就业选择的不同侧重点；将往届毕业生就业数据与应届毕业生就业数据进行耦合分析，提前对即将毕业学生的情况进行个性化研判，更加精准化开展就业帮扶和指导工作。四是研究挖掘数据潜在价值，对接合作企业产业技能生态链。基于就业数据特征工程分析和建模，全面掌握毕业生职业技能、专业素质、实习经历、就业动机、职业规划、创新创业等信息，探索对接合作企业产业技能生态链，助力“产教评”产业技能生态链建设。

在深入挖掘产业链与人才链关系基础上，借助数据融合技术，构建一套科学有效的高校就业精准指导模型，为毕业生提供更具针对性和前瞻性的就业建议，助力其更好地适应社会变革和职业挑战。通过对毕业生就业数据和企业招聘数据的融合分析，发现数据融合显著提高了毕业生的就业匹配度。关联规则挖掘技术揭示了专业与企业招聘需求之间的潜在关联性；聚类分析能够为不同群体的毕业生提供个性化的就业推荐，使就业指导能够更准确地指导毕业生选择适合其专业背景的就业岗位。数据融合对高校就业精准指导的影响不仅是短期内的改善，更具有可持续性。应建立定期更新的数据采集机制，保障数据的时效性，不断更新产业链和人才链数据，使就业指导始终基于最新的产业需求和就业市场动态。与产业界、企业保持持续的合作关系，借助产业链和人才链的实际变化，不断调整就业指导策略。还要建立高校与企业的桥梁，实现信息共享，促进更紧密的产学合作。