【摘 要】高校毕业生人数逐年在增加，2014年高校毕业生人数突破了700万人达到了727万人，就业形势十分严峻。随着大数据时代的到来，高校怎样更好的利用好庞大的学生基本数据信息、就业指导工作数据信息并同社会就业市场数据信息相结合，通过数据分析技术，更好的发挥出其应有的价值，为高校就业指导工作提供更好的服务。
【关键词】大数据 就业指导 指导工作
1 大数据时代带来的改变
近几年“大数据”这词出现的频率越来越高，其中“2012年度中国媒体十大流行语”科技类中“大数据”榜上有名，可见认知度已经非常的高了。全球知名咨询公司麦肯锡最早提出“大数据时代”的到来，称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”如今每个人都是数据的制造者，随着云计算、手机、PC、微信等数据来源的多样性，全球数据量成几何级增长，大数据时代到来使我们的生活、工作和思维发生了变革。首先，数据的分析不再依靠少量的数据样本，而是分析与某事物相关的所有数据；其次，对于数据的样本我们不再追求其精确性，反而乐于接受数据样本的纷繁复杂；最后，我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。
2015年全国普通高校毕业生就业创业工作网络视频会议在京召开，在会议上教育部部长透露，2015年高校毕业生将达749万创下历史新高，高校毕业生就业形势不容乐观，就业面临新的挑战。高校在逐年教育和管理过程中产生了一定规模的数据，其中就业指导工作中就有如毕业生求职意向信息、用人单位招聘信息、毕业生对工作满意度信息、毕业生基本信息等数据。对于以上数据信息基本停留在收集阶段，没有对数据进一步作分析和处理，大大的降低了就业数据信息的利用价值。要正确利用好高校就业数据信息，通过对数据的分析来提高就业指导工作的质量和水平，而如何正确的使用就业数据信息，是高校就业部门需要探究的一个问题。
2 高校就业指导工作数据使用分析
如今就业指导课已在各个高校开展，上课内容大致以就业形势分析、讲解就业政策、就业经验分享、应聘和面试技巧等形式，缺少一些有个性化、有针对性的就业指导内容。高校教务处、学工部、后勤处等相关学校部门有比较完善的学生基本信息、成绩、奖惩情况、校园一卡通消费情况等。除以上信息还应该需要了解学生的择业思想就业动态、当前就业市场行情、岗位发展前景和用人单位的用人需求等与学生就业关联度较大的的就业信息数据。利用大数据技术对以上数据进行分析和挖掘，可以为学生开展个性化就业指导提供帮助，增加就业指导的针对性，分析出毕业大学生就业意向和需求，用人单位的普遍水准和质量，为学生提供薪酬对比、岗位匹配、个性分析等服务。再将社会上混杂、零散、海量的就业需求信息与学生的个人就业信息进行匹配对应、归纳分析和挖掘利用。
每当毕业季来临时，各个高校都会举办各种样式的现场招聘会或专场招聘。前来参加招聘会的单位一般是由学校就业部门发出邀请函，或者由招聘单位自主联系学校，学生只是被告知去参加学校招聘会，缺乏主动去获取招聘信息的积极性。在招聘会现场中会发现一种现象，学校所在的本市企业比较多，其它省、市前来招聘的用人单位比较少，部分专业可供学生去选择的岗位有限，对于冷门专业几乎就没有职位可以去应聘，使得部分学生没有适合的职位可以选择不得已离开，招聘会效果不是十分理想，没有达到预期值。甚至在高校毕业生当中有部分学生对自己可以从事什么职位、自己可以在什么行业有更好的发展、什么职业更加适合自己等自身情况的不了解，也大大的降低了招聘会的成效。利用大数据的技术分析毕业生就业流向分布和毕业生的就业意向；分析各个专业的就业率和市场需求状况；分析毕业生就业思想动态。通过对就业工作数据信息的分析，可以帮助学生认清和解答，哪个城市适合我发展、这个行业未来五年的发展空间如何等困惑问题；可以帮助学校更加有针对性的选择招聘单位，提高高校现场招聘会的成效；可以对不同的专业开展有针对性的就业指导座谈会，使学生知道“自己目前的水平和能力能够胜任哪方面的工作”，“自己还需要具备哪方面的能力和知识才能胜任心仪岗位的需要”等就业问题。每学年就业工作阶段性结束后，从就业数据分析中总结出本学年度就业工作的不足，找出就业工作的面临的新变化、新动向，为一下个学年度就业工作提供参考信息。
3 就业指导数据收集与分析应注意的问题
舍恩伯格在他著作的《大数据时代》书中提到：“大数据时代的到来，改变了人们对数据的思维变革。”其中最大的改变是允许数据的不精准，反而追求数据的多样性、混杂性，更关键的是找到某个数据现象的良好相关关系，可以帮助我们捕捉现在和预测未来，建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。因高校就业工作的特殊性，在分析和收集高校就业工作中的数据信息时，应使得数据体现出真实性、关联性、连续性、完整性，我们不应一味的追求数据的多样性和混杂性，我们应找到其相关关系的联系数据。
首先，应该防止收集的数据与学生脱钩。学生是高校就业指导工作数据的主要载体，学生的思想动态、情绪变化都会影响数据分析的结果，大学生的价值观、世界观还没有完成熟，对某些事物还无法准确理性的判断真伪，容易盲目从总、发表偏激或带个人情绪的不负责的言论。大学生每天都会通过各种如QQ、微信、微博等网络平台发表自己言论，这么庞大的数据信息必然影响信息的质量，如果数据本身存在偏差或脱离实际，必然使大数据分析的价值效应大大降低。大数据技术用于高校就业指导工作的目的是为了给学生提供个性化、有针对性的服务，帮助大学生树立正确的人生观和就业观，所以不能只追求数据的大，而忽视掉数据的真实性。
其次，收集的数据应和社会实际情况相结合。除了防止学生数据失真性，还应注重数据的社会性。大数据分析不能脱离社会实际，在处理和分析大学生在校的数据同时也要和社会就业形势相结合。所需要收集的数据不止需要有学生、高校就业工作的基本数据这一块，还需要将用人单位、社会就业市场等关联度较大的数据一并收集，形成完整的数据信息。通过对当前就业市场、人才需求情况的对比和分析，结合高校专业的就业率，给学生发布专业就业行情、行业发展前景和市场需求情况，提高学生的就业率。实现学生、学校和社会的三方共赢局面。
最后，数据的收集应是连续性。高校就业工作存在阶段性，每学年度下学期一般比较忙，通过学校就业网站发布最新的用人单位招聘信息，各科专业的就业率，组织召开就业座谈会等各种与就业相关的事宜。在建立好就业工作数据分析模型后，数据收集工作不仅要整理就业工作的历史数据信息，还要做好实时数据信息的收集，这样才能保证大数据的分析没有脱离实际情况，提高就业工作分析的客观性和准确性。
4 结语
逐年增加的高校毕业生人数，学生的就业压力也越来越大，充分发挥出高校就业工作数据的潜在力量，让就业指导工作更高效、更准确、更有个性、更有针对性为学生服务。《大数据时代》提到：“数据它的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而绝大部分都隐藏在表面之下。”在这个数据大爆炸的时代，如何正确的使用数据、分析数据、掌握数据，谁就可以掌握未来的大方向。大数据的核心价值就是预测未来，分析预测就业市场的变化和各科专业的就业前景，可帮助高校优化教学资源的配置，使学生获取更加全面的就业知识，提高学生的就业能力。数据的发声将使得高校就业指导工作进入大数据新时代。
参考文献：
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作者简介：刘俊灼（1984—），男，汉族，江西景德镇人，从事思想政治教育工作。
