【摘 要】本文利用C4.5決策樹算法構(gòu)造就業(yè)決策樹，對已畢業(yè)學(xué)生按計算機能力、英語等級、綜合成績、政治面貌、性格取向等決策屬性進行相應(yīng)分類，并分析其對畢業(yè)生的就業(yè)類別和方向的影響，從而在提高就業(yè)率、就業(yè)層次、改進現(xiàn)行培養(yǎng)機制等方面為管理人員提供決策支持。

【關(guān)鍵詞】高職院校 就業(yè)信息平臺 決策樹 就業(yè)方向 就業(yè)決策

【中圖分類號】G 【文獻標識碼】A

【文章編號】0450-9889（2016）10C-0179-03

隨著高職院校畢業(yè)生人數(shù)的增多，就業(yè)工作及就業(yè)方向指導(dǎo)越發(fā)沉重，研究開發(fā)就業(yè)信息管理平臺非常必要。在平臺開發(fā)中引入決策樹這一方法來分析研究，有利于明晰高職院校畢業(yè)生的就業(yè)方向、增強高職院校畢業(yè)生的就業(yè)水平。

決策樹主要就是將大量的數(shù)據(jù)進行相應(yīng)的分類。這些分類中的數(shù)據(jù)將是研究中給定的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)的研究跟預(yù)測中的數(shù)據(jù)對比分析，找出其存在的規(guī)律屬性，并從中找到潛在的、有價值的信息，并利用這些數(shù)據(jù)對工作上的問題做出指導(dǎo)。決策樹方法主要應(yīng)用的是（CLS）方法，經(jīng)過研究摸索后來演化為ID3方法，最后經(jīng)過多方的研究、努力，演化成了總所周知的C4.5算法，該算法也是本文中應(yīng)用的一種算法。決策樹技術(shù)主要是把相關(guān)的問題分解化，把復(fù)雜的問題簡單化，從一些雜亂的數(shù)據(jù)中找出一些有規(guī)律的數(shù)據(jù)，并進行對比分類，產(chǎn)生出研究中所需要的結(jié)果，并根據(jù)相應(yīng)的結(jié)果分析，指導(dǎo)現(xiàn)實中的工作，提高工作效率，強化學(xué)習(xí)能力。在數(shù)據(jù)的分析中，得出一些與就業(yè)相關(guān)的一些基本屬性，如畢業(yè)生的綜合成績、英語等級、計算機能力以及高考成績等，并通過對這些屬性的分析來判斷、預(yù)測其畢業(yè)后的就業(yè)方向與發(fā)展趨勢。因此，本文設(shè)計決策樹模型，通過對已工作的畢業(yè)生進行相應(yīng)的分析，得出其實際有效的數(shù)據(jù)，并結(jié)合廣西農(nóng)業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)生就業(yè)的實際情況進行決策樹分析研究，最終指導(dǎo)畢業(yè)生的就業(yè)方向及就業(yè)層次。

一、就業(yè)信息轉(zhuǎn)換與預(yù)處理

學(xué)生就業(yè)統(tǒng)計管理信息表主要包括的字段有：學(xué)號，姓名，性別，性格取向、院系，專業(yè)，綜合排名，生源地，計算機能力，英語水平，政治面貌，工作單位，工作單位區(qū)域，本文采用的挖掘?qū)傩跃褪菑脑摫碇蝎@取。挖掘出給定數(shù)據(jù)的單位性質(zhì)，獲取一些找到好工作、好單位的畢業(yè)生與其哪些屬性相關(guān)，主要通過學(xué)生就業(yè)信息表中的數(shù)據(jù)來進行挖掘?qū)Ρ?，由于挖掘的信息量比較大，在數(shù)據(jù)的挖掘中，首先要進行相應(yīng)的數(shù)據(jù)篩選，找出與學(xué)生關(guān)聯(lián)度比較大的相關(guān)維度屬性。如實踐能力、綜合排名、英語水平、計算機能力、性格取向、高考成績、工作單位等作為決策屬性。在統(tǒng)計的工作單位中，對它們進行符號化，分成不同的層次，具體如下：國企（符號化G），其主要是一些大、中、小型的一些國有企業(yè)，一些事業(yè)單位、科研單位、政府單位等；外企（符號化W），其主要是一些在中國發(fā)展的外資企業(yè)；私企（符號化S），私企主要是一些私人企業(yè)，一些民企。在這三類單位中，又進行相關(guān)層次的分類即優(yōu)秀（Y）與差（C），以便進行更好區(qū)分，把數(shù)據(jù)進行細化分析。在這些數(shù)據(jù)的細化后，現(xiàn)在可以把相應(yīng)的工作單位分成以下幾大類，即優(yōu)秀國企（GY）、差國企（GC）、優(yōu)秀外企（WY）、差外企（WC）、優(yōu)秀私企（SY）、差私企（SC），在這些數(shù)據(jù)確定后，并把所有的數(shù)據(jù)都進行符號化，然后進行統(tǒng)計分析。

二、模型分析與設(shè)計

（一）模型分析描述

高職院校畢業(yè)生人數(shù)在逐年增加，就業(yè)問題也逐年突出。以廣西農(nóng)業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院為例，雖然加大了投入，千方百計提高就業(yè)率及就業(yè)水平，也取得了一定的成效，但離理想中的要求還有一定的差距，如何縮短這些差距，是作為學(xué)院的決策者必須思考的問題。因此，建立一個學(xué)院學(xué)生就業(yè)信息管理平臺，解決就業(yè)問題非常有實際意義。在這些大量的數(shù)據(jù)中找出所需要的數(shù)據(jù)，給學(xué)院的決策者來做出決策支持。在通過對比分析后，數(shù)據(jù)挖掘能很好地解決相關(guān)的問題，它能從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出所需要的相關(guān)數(shù)據(jù)，根據(jù)此特點選擇決策樹C4.5算法建立決策分類樹，通過已給定的條件來找出學(xué)生屬性的影響情況。并由相關(guān)規(guī)則找出就業(yè)單位的類別進行排列選取，通過這些屬性的挖掘以及數(shù)據(jù)的整理分析，得到有價值的信息，為決策者進行決策支持。

（二）模型設(shè)計

決策樹其實就是生成一棵倒立的樹，其主要目的就是實現(xiàn)分枝歸類，把具有相同屬性的值，盡快與相應(yīng)的分支對應(yīng)屬性，每片葉子代表的是類別的最終屬性。通過以上的結(jié)構(gòu)分析，決策樹的構(gòu)建在數(shù)據(jù)的分析上有很大的優(yōu)勢，很容易從葉子節(jié)點上分析得出所需要的數(shù)據(jù)。

通過C4.5進行對數(shù)據(jù)歸類劃分，并進行相應(yīng)的最優(yōu)屬性值的評估，盡快在最短的分枝路線上進行分類選擇，并能有效處理連續(xù)值的屬性。因此，通過C4.5算法利用數(shù)據(jù)挖掘，分析出樣本中所有的數(shù)據(jù)，并對所需要的數(shù)據(jù)，如綜合成績、計算機能力、英語水平、實踐能力進行處理分析，并得出畢業(yè)生就業(yè)好的一些基本因數(shù)。這些因數(shù)主要通過算法遞歸分配到每一個節(jié)點上，通過數(shù)據(jù)的處理就可以看出學(xué)生的就業(yè)跟哪些屬性關(guān)聯(lián)性比較大，這樣在學(xué)生的就業(yè)中，就可以做出正確的有方向性的指導(dǎo)。

C4.5算法主要產(chǎn)生所需要的增益率，其計算方法以及相應(yīng)的計算公式步驟如下：

第一，在已選取的數(shù)據(jù)中，并把該數(shù)據(jù)集合表示是S，其中的項目數(shù)為s，并通過取不同的屬性值，把它設(shè)為n，其對應(yīng)的屬性值也為n。另外，在就業(yè)信息數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中應(yīng)用為Qi，（i=1，2，…，n）。假設(shè)Bi為類別Qi中的樣本數(shù)據(jù)個數(shù)，為每個數(shù)據(jù)的屬性信息計算增益率，并計算機出給定樣本分類所需要的信息熵，其計算公式如下：

第二，在分類劃分中，屬性的值是非常多的，如何取出所有屬性的值，并把它歸類到每一個節(jié)點中，這樣就需要取W個不同的值，即{w1，w2，…，wn}。并通過類別屬性W值的不同，來獲取劃分其中的其他節(jié)點的分枝值為S，并記為：{ S1，S2，…，Sz }。通過這些子集對應(yīng)所包含的集合S，并由S的節(jié)點產(chǎn)生出來所需要的分枝，通過屬性劃分的方式，把當前樣本集合B，劃分成子集的信息熵或信息期望，通過下列公式進行劃分：

對于給定的子集S，通過類別屬性的分枝節(jié)點來計算出每一個測試屬性的信息增益量：如Gainration（綜合成績）、Gainration（英語水平）、Gainration（計算機能力）、Gainration（實踐能力），相應(yīng)的計算機公式如下：

第三，利用公式（1）-（4）測試計算每個屬性即Gainration（綜合成績）、Gainration（英語水平）、Gainration（計算機能力）、Gainration（實踐能力）的信息增益量，同樣也計算出它們的增益率。通過增益率的測試計算，完成各個分枝的劃分，最終確立決策樹模型的建立，并得出各個分枝的支持情況，通過屬性數(shù)據(jù)的分析來達到預(yù)測的效果。

三、用C4.5算法構(gòu)造決策樹

C4.5算法構(gòu)造決策樹主要有以下幾個步驟：

（一）選取信息樣本數(shù)據(jù)集

如表1所示，工作單位作為工作好壞性質(zhì)類別，即三類工作分類中的類別。屬性綜合成績、英語水平、計算機能力、實踐能力、畢業(yè)去向為決策屬性集。

（二）抽取信息樣本

在信息樣本數(shù)據(jù)集S中，一共有20條記錄，其中GY、GC、WY、WC、SY、SC類所對應(yīng)的子集中元組個數(shù)分別為：t1=6、t2=6、t3=5、t4=1、t5=2、t6=0。由于需要計算S分類集合決策屬性的增益信息量，計算公式如下：

Z（綜合成績）=（S11，S21，S31，S41，S51，S61）+ （S21，S22，S23，S24，S25，S26）+（S31，S32，S33，S34，S35，S36）=1.86 （5）

因此，通過公式（5）可以計算出綜合成績屬性的信息增益量為：

Gainration（綜合成績）=I（t1，t2，t3，t4，t5，t6）-E（綜合成績）=0.582

并依此測試計算得到英語水平、計算機能力、實踐能力屬性的信息增益：Gainration（英語水平）=0.256，Gainration （計算機能力）=0.245，Gainration（實踐能力）=0.135。根據(jù)測試結(jié)果，比較各個測試屬性值的大小，值大的作為根部節(jié)點[56]。重復(fù)上述相關(guān)步驟，完成各個分枝的劃分，最終構(gòu)造建立決策樹。根據(jù)廣西農(nóng)業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)生情況，由于該院的畢業(yè)生人數(shù)一年只有3000多人，因此，可以從中抽取出1500名畢業(yè)生的就業(yè)數(shù)據(jù)進行相關(guān)的決策樹分析，并獲得如圖1所示的決策樹。

圖1 C4.5算法構(gòu)造就業(yè)決策樹圖

四、生成分類規(guī)則描述

通過以上的決策樹構(gòu)成，可以分析得出各個單位的分類規(guī)則以及判斷它們的屬性關(guān)聯(lián)性，分類關(guān)聯(lián)情況如表2所示：

通過以上相關(guān)的規(guī)則以及分類的情況可以看出，綜合成績優(yōu)良、外語水平較高、實踐能力以及計算機能力比較好的學(xué)生，其就業(yè)單位普遍在比較優(yōu)秀的企業(yè)；綜合成績不怎么好，但實踐能力比較強的同學(xué)，在優(yōu)秀私企工作的情況比較普遍，其他則基本是在一般的企業(yè)工作。

綜合各方面的分析來看，在這三類單位中，要想提高優(yōu)秀企業(yè)的就業(yè)層次，就必須提高學(xué)生的綜合成績及其計算機能力與外語水平，要想提高優(yōu)秀私企的就業(yè)情況，也可以進行實踐能力的培養(yǎng)，提高他們的實踐能力?？傊?，在以上分析結(jié)果中，能很清楚地給定決策者的培養(yǎng)目標，當然也不能排除例外情況的發(fā)生，只要能把握大的發(fā)展趨勢，就能為決策者提高決策支持。

五、小結(jié)

本文主要通過相應(yīng)的數(shù)據(jù)屬性，并通過決策樹方法，對已畢業(yè)學(xué)生的就業(yè)工作情況，通過分類歸納，最終得出學(xué)生的哪些屬性對畢業(yè)生的就業(yè)情況有比較大的影響。因此，對于高職院校，特別是在目前就業(yè)壓力較大的情況下，如何調(diào)整就業(yè)方向，在激烈的就業(yè)競爭中，指導(dǎo)學(xué)生的就業(yè)方向，提高學(xué)生的就業(yè)層次及就業(yè)水平是決策者必須重視的。通過本文的分析，可以預(yù)測與就業(yè)相關(guān)的學(xué)生屬性的關(guān)聯(lián)情況，并對今后畢業(yè)找工作起到一定的指導(dǎo)作用。

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【基金項目】基于WEB的高職院校就業(yè)信息管理系統(tǒng)的研發(fā)與應(yīng)用（桂教科研[2016]3號）

【作者簡介】黃榮喜（1979— ），男，廣西桂林人，廣西大學(xué)碩士，廣西農(nóng)業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院講師，研究方向：軟件開發(fā)及應(yīng)用。

（責(zé)編 劉健華）