李 嘉，周翰章，黃敏娟

（1順德職業(yè)技術學院 廣東 佛山 528300）

（2廣東工業(yè)大學 廣東 廣州 510000）

（3順德職業(yè)技術學院 廣東 佛山 528300）

1 數據挖掘的基本概念

大數據時代下，人人都在談論大數據，那么到底何謂大數據？根據維克托·邁爾·舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶的《大數據時代》一書中對“大數據”的解讀是指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而采用所有數據進行分析處理。實際上，它是一種運營模式，與計算機算法密切聯系的一種統(tǒng)計數據合集，特點是處理速度快、容量大、高效性及多樣性。在此基礎上，關于數據技術的各種應用名詞應運而生，例如“云計算”、“數據挖掘”、“數據分析”等等，都是在大數據的基礎定義下衍生出來的具體內容。

其中，數據挖掘并非傳統(tǒng)的數據收集，數據挖掘更多依靠的是計算機的算法等相關技術手段，而數據收集主要應用各種分析工具進行統(tǒng)計工作。數據挖掘技術目前已經應用于醫(yī)療、金融等行業(yè)，協助企業(yè)完成相關數據運營工作，實際的數據挖掘也是算法的一種，通常是指代一些由軟件實現的機制，目的是從巨量數據中提取出信息。這些信息并非普通類信息，而是經過加工整理后形成的具有重要價值的典型性信息。而且它與數理統(tǒng)計工作也有一定區(qū)別，數理統(tǒng)計工作通常需要分析人員先行做出假設性判斷，然后利用數據分析技術驗證判斷是否正確，而數據挖掘是其外部的延伸，分析人員不需要對數據作假設，它的算法會自動尋找信息間的關系。

2 高校應用數據挖掘的重要意義

2.1 為學校辦學和發(fā)展提供有力支撐

大數據技術的普及讓數據挖掘走進大眾的視野，尤其是在高校教育中，深受教育從業(yè)者青睞。數據挖掘技術的應用，為學校的辦學提供了有力支撐，科學技術是第一生產力，教育的改革與發(fā)展與技術的改革密不可分，在技術變革的條件下，教育也在不斷創(chuàng)新與提高教學模式和教學質量。目前許多高校已經開始應用數據挖掘技術實=實現學校內部平臺的有效運作。例如順德職業(yè)技術學院的學生，可以通過學校專有的數據挖掘平臺實現對學生的服務與管理，進入平臺后，學生們會發(fā)現一系列的菜單指引，“學生公告”、“校園卡情況”、“課程信息”、“教學資源平臺”、“圖書借閱情況”等多個信息查詢方式，為學生的學習與生活提供了極大的便利。

順德職業(yè)技術學院在信息化建設過程中積累了大量的教學、科研、運行管理等方面的業(yè)務數據，對數據的有效利用，能讓管理決策者得到更全面的校情把控，有助于科學決策。高校大數據挖掘分析技術為高校領導和管理者提供決策支持的數據服務，面向個人提供數據服務。充分利用各類業(yè)務數據開展挖掘分析，為高校的發(fā)展提供技術性支持。

2.2 輔助高校進行科學化管理，提升學生自主學習意識

隨著招生規(guī)模的擴大，高校對學生的管理與發(fā)展問題日益突出。想要從制度建設及學習成績等多方面管理學生，需要借助數據挖掘等相關技術性較強的平臺。數據庫的建立與數據挖掘技術的實現，讓各高校間出現了眾多高校就業(yè)信息服務平臺，這些平臺無一例外的都能對學校的各種資訊了如指掌，充分挖掘學生的基本需求。例如可以依據學生學校消費行為數據，了解學生在校行為軌跡，可根據學生本人提供預測成績分析，提供警告服務獲得學生認可，提高自主學習意識。既是教師的輔助性科學管理工具，又是學生提高成績的有效法寶。

3 高校就業(yè)信息如何進行數據挖掘

3.1 收集與存儲

高校就業(yè)信息的數據收集并非容易之事，僅以人工進行收集需要花費大量的人力物力，況且畢業(yè)季的來臨，高校就業(yè)指導如火如荼的進行，對于數據的收集往往欠缺行動力。面對日益嚴峻的就業(yè)形式，高校給予即將就業(yè)的學子的就業(yè)指導顯得尤為重要。而往年的數據積累是就業(yè)指導分析的重要基礎性數據，這些數據的形成結果將會給予學生最真實的就業(yè)趨勢。所以，面對龐大而復雜的就業(yè)形勢，高校組織管理者在注重升學率與就業(yè)率的基礎上，要重視高校畢業(yè)生就業(yè)后從事行業(yè)的數據收集，這對于學校招生和就業(yè)形勢分析將給予直觀幫助。建立高校就業(yè)數據管理平臺，讓高校就業(yè)信息集中收集并歸納，數據收集并存儲的過程，是數據庫應用并形成的過程，讓數據挖掘逐步實現技術效果。

3.2 分析與預測

BI數據挖掘理念被廣泛應用于高校數據分析管理平臺，通過科學的就業(yè)分析指標體系及調查問卷體系，采用大數據技術及SaaS服務模式，輔助高校進行就業(yè)數據整合、調研實施與結果分析、報表設計與報告撰寫、就業(yè)狀況動態(tài)展示等，使高校就業(yè)狀況與質量分析工作實現科學化、精準化、高效化。數據挖掘的核心理念是對所收集的高校就業(yè)數據信息進行分析及預測，最終的預測結果即為數據挖掘的價值所在。數據挖掘行為具有一定的規(guī)范性，通過數據庫的各種應用式收集，研判畢業(yè)生的就業(yè)意向，并根據實時數據信息掌握就業(yè)市場的新變化新動態(tài)。

4 結語

綜上所述，高校就業(yè)信息數據的挖掘要依靠技術手段對就業(yè)數據進行整合并分析，整個過程的處理可以為學生的就業(yè)提供輔助性指導。大數據時代下，要為學生的就業(yè)發(fā)展提供一定的數據支持，挖掘有效數據信息，建立完善的高校就業(yè)預警機制。本文研究了大數據及數據挖掘的相關概念，了解了數據挖掘對于高校管理的重要意義，重點研究了應如何對高校就業(yè)信息進行數據挖掘，希望可以為高校就業(yè)數據管理提供一定幫助，及時掌握就業(yè)相關動態(tài)，為學生就業(yè)發(fā)展及高效宣傳提供有效指導。