羅海嫦

近年來，在我國教育深化改革背景下，高校畢業(yè)生人數(shù)呈現(xiàn)出了急劇增長的態(tài)勢。在此背景下，社會競爭逐漸加大，學生如何在較短時間之內，結合自己所學專業(yè)知識，找到一個理想工作崗位，不僅是學生所關注的重點問題，相關專家、學者對此也給予了足夠的重視。因此，教師和學校需要加強對學生進行就業(yè)指導的力度，讓學生能夠對自己本專業(yè)的發(fā)展特點和發(fā)展規(guī)劃有正確的認識，對于當今就業(yè)市場狀況有著正確判斷，從而讓學生能夠在畢業(yè)之后快速進入到工作崗位中。在信息化技術不斷發(fā)展過程中，借助到數(shù)據(jù)挖掘技術的優(yōu)勢，能夠進一步提升就業(yè)指導工作效果，幫助學生科學、有效判斷就業(yè)形勢。由此可見：研究數(shù)據(jù)挖掘技術在高校學生就業(yè)指導中的應用具有積極的社會意義。

結合教育部門提出的相關要求，我國高等教育要逐漸向大眾教育進行轉化和升級。自上世紀九十年代開始，高等學校辦學規(guī)模、招生規(guī)模便呈現(xiàn)出逐年擴大的趨勢，對于社會穩(wěn)定發(fā)展和經(jīng)濟快速發(fā)展產(chǎn)生了積極作用。但從另一方面來看，這些生源在學習基礎和學習能力方面出現(xiàn)了差異性較大的問題。在畢業(yè)之后，無法對整個就業(yè)市場進行準確判斷，從而對其就業(yè)產(chǎn)生了較大影響。在此過程中，高校就業(yè)指導部門便需要充分發(fā)揮其積極作用，加強對學生在就業(yè)方面的指導。借助到數(shù)據(jù)挖掘技術優(yōu)勢，對于市場需求信息、學生就業(yè)信息等多方面內容進行收集，從而為學生就業(yè)提供針對性指導，幫助學生樹立正確、科學、合理的就業(yè)觀，使其在激烈市場競爭中能夠取得一定優(yōu)勢，希望本篇文章發(fā)表能夠對相關教育工作者產(chǎn)生一定啟示。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術概述

（一）數(shù)據(jù)挖掘技術的產(chǎn)生與發(fā)展

在信息化技術和信息搜集能力逐漸發(fā)展背景下，數(shù)據(jù)的海量性特征越來越明顯。因此，如何在新時代背景下，借助到技術性優(yōu)勢，對數(shù)據(jù)進行有效處理，成為了許多工作人員重點關注的問題。在傳統(tǒng)工作中，主要是采取人工收集和記錄方式。從其影響來看，雖然能夠在一定程度上有效發(fā)揮出這些數(shù)據(jù)的積極作用。但是在海量數(shù)據(jù)中，其處理效率低、失誤率高的問題越來越明顯。因此，這種傳統(tǒng)化數(shù)據(jù)處理方式已經(jīng)難以滿足實際工作需要。另外，在這些海量數(shù)據(jù)中，往往會存在著眾多潛在的信息。如果能夠結合現(xiàn)代化信息處理方式，對其中所蘊含的信息和知識進行高效處理，便能給帶來巨大經(jīng)濟效益。為此，在今后工作中，相關工作人員需要加強不斷研究。結合一些技術性手段和技術設備優(yōu)勢，達到對信息高效處理的目的，從而為相關工作順利開展奠定良好基礎。

（二）數(shù)據(jù)挖掘的具體概念

從數(shù)據(jù)挖掘技術概念來看，其主要指的是結合具體工作需求，在海量數(shù)據(jù)庫中，對于一些模糊性、不完全性的數(shù)據(jù)進行提取處理和分析。在此過程中，還能夠及時發(fā)現(xiàn)出這些數(shù)據(jù)中所蘊含的深層次概念。因此，在進行數(shù)據(jù)挖掘中，其表現(xiàn)出了明顯綜合性特征。作為一種學科交叉性較強的知識，在進行具體操作中，涉及到了計算機機器學習、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)可視化等多個方面內容。在數(shù)據(jù)挖掘過程中，需要完成數(shù)據(jù)采集、預處理、分析和結果表示等多方面內容和其他相關性操作。

（三）數(shù)據(jù)挖掘的分類

結合對數(shù)據(jù)挖掘分類的調查和研究可以發(fā)現(xiàn)：因數(shù)據(jù)挖掘所涉及到的內容和學科知識相對較多。因此，在進行分析時，便需要從多個學科思維角度出發(fā)，進行綜合性考慮。現(xiàn)階段工作中，主要包括了數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計學和機器學習等內容。按照不同分類方式，具體可以將其分為以下幾個種類。

1.從數(shù)據(jù)庫類型角度進行分類

從數(shù)據(jù)挖掘的目的來看，其主要是為了實現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫中各種數(shù)據(jù)信息的挖掘。在數(shù)據(jù)量不斷增長背景下，出現(xiàn)了不同數(shù)據(jù)庫的多種內容。包括關系數(shù)據(jù)、模糊數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)等多方面內容。

2.從數(shù)據(jù)挖掘目的來看

在進行具體數(shù)據(jù)挖掘時，其任務主要包含了數(shù)據(jù)分析、再處理、分類、預測等內容。因此，從該角度出發(fā)，主要可以分為關聯(lián)規(guī)則、聚類挖掘、分類數(shù)據(jù)挖掘等內容。結合具體工作需要，會選擇不同數(shù)據(jù)挖掘方式。

3.從數(shù)據(jù)挖掘方法和技術角度來看

主要分為了機器學習、統(tǒng)計學習、神經(jīng)網(wǎng)絡分析等多種內容。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術在高校學生就業(yè)指導中的應用步驟

結合數(shù)據(jù)挖掘技術的優(yōu)勢，對學生提供就業(yè)方面的指導，能夠讓學生對其所學專業(yè)性知識有著更為深刻的認識和了解。對于本專業(yè)學生就業(yè)方向、就業(yè)狀況等進行研究，提高就業(yè)指導水平。在進行技術具體應用過程中，需要按照嚴格步驟，完成相關操作，從而更好的發(fā)揮出技術優(yōu)勢。

（一）需要結合課程上相關問題，對數(shù)據(jù)源中相關信息進行有效分析。判斷其是否能夠為本次課程正常開展和順利進行提供相應服務，對于課程實際狀況進行有效判斷。

（二）在海量數(shù)據(jù)信息中，完成信息抽取、提取和再處理、分析等相關工作，結合數(shù)據(jù)模型優(yōu)勢，構建一個系統(tǒng)性、直觀性的就業(yè)數(shù)據(jù)模型，讓學生能夠對今后就業(yè)狀況有著更直觀的了解。另外，還需要有效結合統(tǒng)一清除模式，對于系統(tǒng)中所不需要的數(shù)據(jù)進行清除處理，進一步提升數(shù)據(jù)的完整性。

（三）結合選定的數(shù)據(jù)，利用一些相關性算法，對其進行有效處理和分析。比如：在DM中，結合其具體算法，完成對搜索數(shù)據(jù)有效處理，從而為教學工作順利開展奠定良好基礎。

（四）針對數(shù)據(jù)庫特點來看，在信息日新月異背景下，各種信息都會發(fā)生著急劇變革。因此，在進行數(shù)據(jù)挖掘工作中，需要結合某一節(jié)課程具體需求，對數(shù)據(jù)進行及時提取和更新，確保課程內容的科學性和及時性。

（五）教師在進行數(shù)據(jù)選取中，為了進一步提升數(shù)據(jù)豐富性，往往會選擇大量數(shù)據(jù)。而在后期教學時，便會發(fā)現(xiàn)其中存在著眾多不必要數(shù)據(jù)。因此，需要對這些數(shù)據(jù)進行及時清除處理。同時，對于數(shù)據(jù)庫中相關數(shù)據(jù)，也要進行上述操作。

（六）在進行知識評價和課程總結時，可以結合技術性優(yōu)勢，及時發(fā)生一些預先可信的優(yōu)勢。如果在此過程中，發(fā)現(xiàn)了部分學生在就業(yè)方面出現(xiàn)了一定矛盾，可以對其進行及時、有效解決，從而為其就業(yè)方向提供一定指導，進一步提升學生的就業(yè)率。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術在高校學生就業(yè)指導中具體應用

在結合數(shù)據(jù)挖掘技術開展高校就業(yè)指導工作中，需要結合影響學生就業(yè)因素，進行綜合性考慮。唯有此，教師所進行的就業(yè)指導才能夠更具針對性。同時，能夠對學生未來成長和其對人生的正確規(guī)劃產(chǎn)生積極作用。在技術應用過程中，主要集中在學生生源地信息、未來就業(yè)方向和就業(yè)意愿等方面內容的調查和分析。對于一些可能會影響到學生就業(yè)判斷的信息進行有效判斷，從而為其提供更具針對性指導。另外，在該系統(tǒng)中，還需要將數(shù)據(jù)挖掘和專業(yè)性知識進行有機結合。整個系統(tǒng)中，主要可以分為數(shù)據(jù)預處理、頻繁項挖掘和關聯(lián)規(guī)則分析三個方面內容。

（一）數(shù)據(jù)挖掘技術的采集以及轉換和預處理操作

在數(shù)據(jù)采集和預處理工作中，需要結合學生就業(yè)意愿和歷屆畢業(yè)生就業(yè)狀況等相關數(shù)據(jù)，對其進行科學化、合理化的分析，確定決策屬性。其次，結合一些分析指標和相關性數(shù)據(jù)優(yōu)勢，進行準確判斷。比如：可以結合學生的實踐狀況、理論知識學習狀況、計算機知識掌握程度和實踐操作運用能力、英語口語表達能力等方面進行分析。

比如：在研究性別和就業(yè)情況間的關聯(lián)問題時，選取本校2015屆畢業(yè)生為研究對象。需要用戶點擊生源地信息和學生就業(yè)間的關聯(lián)挖掘這個選項.此時系統(tǒng)先使基本情況表與就業(yè)情況表加以連接，之后將其中和學生性別和學生就業(yè)信息不存在必然關系的信息全部濾除。最后整合成全新的數(shù)據(jù)表。通過對上述全新的數(shù)據(jù)表利用頻繁模式加以挖掘，得到如下6個主要的頻繁度項及其支持度，即男生支持度是0.60、女生支持度是0.40、男生學校所在地支持度是0.30、女生學校所在地支持度是0.25、男生生源地支持度是0.20、女生生源地支持度是0.10。之后對頻繁項實現(xiàn)關聯(lián)挖掘。

（二）對相關的指標數(shù)據(jù)采集充分重視

在進行數(shù)據(jù)收集和分析過程中，需要借助到學校內部成績管理系統(tǒng)優(yōu)勢。將學生的學科成績、績點、專業(yè)性成績等方面內容進行綜合性考慮。比如：在利用Excel表格將學生學號導入之后，根據(jù)數(shù)據(jù)頁面中顯示的相關內容。安排相關管理人員對其中各項數(shù)據(jù)和信息進行手動輸入，并將學生工作單位進行量化性處理。按照生學、事業(yè)單位、企業(yè)、考研等不同發(fā)展規(guī)劃和方向進行合理化分類，提升數(shù)據(jù)的可觀性和直觀性。

（三）加強對決策樹的合理化應用

在開展數(shù)據(jù)分析工作中，也需要充分認識到?jīng)Q策樹的分析和利用在此過程中所產(chǎn)生的積極作用。具體來看，其主要是通過離散型變量分析的學習方式，對于模塊中不同內容、不同數(shù)據(jù)進行有效分析，并完成相關算法思想的構建工作。從其積極作用來看，能夠完成各種相關性數(shù)據(jù)的連續(xù)處理。在此過程中，如果其中某個數(shù)據(jù)出現(xiàn)了連續(xù)序列排序和分析的要求，也可以結合決策樹方式，對其進行不同屬性的劃分。

（四）結合決策樹和算法的綜合運用優(yōu)勢

在進行數(shù)據(jù)分析中，也需要看到?jīng)Q策樹和算法選擇有效融合所產(chǎn)生的積極作用。作為一種重要的應用方式，對于教學工作的順利開展也產(chǎn)生了較大影響。比如：在進行算法選擇時，首先需要結合具體教學需要和學生未來發(fā)展規(guī)劃等方面內容，建立一個系統(tǒng)性數(shù)據(jù)分析模型。其次，對于分析工作中所需要的數(shù)據(jù)和算法進行深入挖掘和探究。

（五）對就業(yè)市場進行動態(tài)化監(jiān)控

結合數(shù)據(jù)挖掘技術優(yōu)勢，還能夠對整個就業(yè)市場進行動態(tài)化監(jiān)控。結合web網(wǎng)頁優(yōu)勢，將其中各種信息化數(shù)據(jù)、文本內容等進行分類。學生如果需要了解某一項內容，只需要登陸到相關網(wǎng)址，并輸入賬號和密碼之后，便可以完成相關信息查詢工作。利用加權算法和數(shù)據(jù)挖掘技術，對一些關鍵詞的搜索進行改進處理，從而進一步提升就業(yè)信息搜索的高效性和準確性。另外，高校就業(yè)指導部門海還需要加強和當?shù)仄髽I(yè)之間的交流，及時了解市場就業(yè)動態(tài)。

四、結語

總體來看，在開展高校學生就業(yè)指導工作中，結合數(shù)據(jù)挖掘技術的積極作用，能夠對學生未來就業(yè)意愿進行科學化、合理化分析。從而為其提供更具針對性指導，讓學生能夠對當前就業(yè)現(xiàn)狀和未來就業(yè)形勢等多方面內容有著更為準確認識。結合相關調查和研究可以發(fā)現(xiàn)：數(shù)據(jù)挖掘技術在當前階段仍還初期研究和發(fā)展階段，并未得到深層次應用。因此，作為高校教師和相關教育工作中，需要充分認識到其在就業(yè)指導工作中的重要性和積極作用，對其進行合理化應用，為學生就業(yè)提供一定參考，提升高校就業(yè)率。

（作者單位：廣東海洋大學寸金學院）

【基金項目】本文獲 “統(tǒng)計分析在民辦高校就業(yè)指導中的應用”（校【2020】75號，CJ20CXQX014）項目經(jīng)費支持。