陳志鵬

（湖南環(huán)境生物職業(yè)技術(shù)學(xué)院，湖南 衡陽 421005）

傳統(tǒng)的畢業(yè)生就業(yè)預(yù)測方法存在一定的局限性，例如數(shù)據(jù)的片面性、模型的簡化和不準(zhǔn)確性等。因此，需要尋找新的方法和技術(shù)來提升畢業(yè)生就業(yè)預(yù)測的準(zhǔn)確性和實用性。在該背景下，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用為解決該問題提供新的機遇[1-2]。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以處理和分析海量的數(shù)據(jù)，在挖掘數(shù)據(jù)中潛在的關(guān)聯(lián)和規(guī)律方面具有巨大的優(yōu)勢。通過收集和處理畢業(yè)生的個人信息、學(xué)業(yè)成績以及其他就業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，可以構(gòu)建一個更全面、更準(zhǔn)確的畢業(yè)生就業(yè)預(yù)測模型。這個模型可以考慮各種特征，例如學(xué)歷、技能、實習(xí)經(jīng)歷和求職意愿等，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測畢業(yè)生的就業(yè)情況[3-5]。

該研究的目的是探索并應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)來改進(jìn)畢業(yè)生就業(yè)預(yù)測。通過實證研究和結(jié)果分析，將評估不同模型在畢業(yè)生就業(yè)預(yù)測方面的性能，從而為高校畢業(yè)生的就業(yè)指導(dǎo)和政策制定提供有力支持。

1 數(shù)據(jù)收集與處理

為構(gòu)建1 個準(zhǔn)確和可靠的畢業(yè)生就業(yè)預(yù)測模型，需要收集和處理大量的數(shù)據(jù)。

1.1 個人信息收集

收集畢業(yè)生的個人信息，包括性別、年齡、民族以及戶籍地等基本信息。這些信息可以幫助了解畢業(yè)生的背景情況，對就業(yè)預(yù)測具有一定的參考價值。

1.2 獲取學(xué)業(yè)成績

獲取畢業(yè)生在大學(xué)期間的學(xué)業(yè)成績記錄，包括各門課程的成績、學(xué)分和績點等。這些數(shù)據(jù)可以反映畢業(yè)生的學(xué)術(shù)能力和學(xué)習(xí)表現(xiàn)，對預(yù)測其就業(yè)情況有所幫助。

1.3 就業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)采集

收集與就業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)，例如實習(xí)經(jīng)歷、社會實踐、獲得的榮譽和獎項等。這些數(shù)據(jù)可以反映畢業(yè)生在校期間的實際經(jīng)歷和綜合素質(zhì)，對就業(yè)預(yù)測具有重要意義。

1.4 招聘網(wǎng)站和職位信息抓取

通過爬蟲技術(shù)收集招聘網(wǎng)站的職位信息，包括需求崗位、薪資水平以及所需技能等。這些數(shù)據(jù)可以提供就業(yè)市場的實時信息，為畢業(yè)生的就業(yè)指導(dǎo)提供參考。

1.5 社交網(wǎng)絡(luò)分析

通過收集畢業(yè)生在社交網(wǎng)絡(luò)上的關(guān)系和活動數(shù)據(jù)，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分析，可以發(fā)現(xiàn)畢業(yè)生之間的就業(yè)傾向和影響力。該方法能夠更深入地了解畢業(yè)生的交流和決策模式，為就業(yè)預(yù)測提供啟示。

在數(shù)據(jù)處理方面，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、特征提取和數(shù)據(jù)整合等工作。首先，對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和去重，排除不完整或錯誤的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。其次，從原始數(shù)據(jù)中提取和選擇與就業(yè)預(yù)測相關(guān)的特征，例如學(xué)歷、成績以及實習(xí)經(jīng)歷等。最后，將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，構(gòu)建一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集，為后續(xù)的預(yù)測建模提供基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)收集和處理是畢業(yè)生就業(yè)預(yù)測的重要環(huán)節(jié)，采用合理和有效的數(shù)據(jù)處理方法可以提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。

2 特征工程和模型設(shè)計

在畢業(yè)生就業(yè)預(yù)測中，特征工程和模型設(shè)計是非常重要的步驟，它們直接影響預(yù)測模型的準(zhǔn)確性和實用性。

2.1 特征選擇

在特征工程階段，應(yīng)根據(jù)實際情況選擇對就業(yè)預(yù)測有重要影響的特征?？梢赃\用統(tǒng)計分析、相關(guān)性分析和利用專家知識等方法進(jìn)行特征篩選。此外，還可以利用特征選擇算法，例如卡方檢驗、互信息和L1 正則化等，來自動選擇最具預(yù)測能力的特征。

2.1.1 卡方檢驗（Chi-squared Test）

卡方檢驗用于評估2 個分類變量之間的相關(guān)性。在特征選擇中，能夠使用卡方檢驗來計算每個特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)性，如公式（1）所示。

式中：f0為觀察頻數(shù)，反映了實際觀測到的數(shù)據(jù)分布；fe為期望頻數(shù)，是在獨立性假設(shè)下預(yù)測的數(shù)據(jù)分布。

通過計算卡方值，可以評估特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)程度，卡方值越大表示相關(guān)性越強。

2.1.2 互信息（Mutual Information）

互信息用于評估2 個隨機變量之間的相關(guān)性和相互依賴程度。在特征選擇中，可以使用互信息來計算每個特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)性，如公式（2）所示。

式中：x和y分別為2 個隨機變量；p（x，y）為x和y同時發(fā)生的概率，p（x）和p（y）分別為x和y單獨發(fā)生的概率。通過計算互信息值，可以評估特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)程度，互信息值越大，表示相關(guān)性越強。

2.1.3 L1正則化（L1 Regularization）

L1正則化是一種用于降低模型復(fù)雜度和特征選擇的技術(shù)。在特征選擇中，可以通過應(yīng)用L1正則化來推動模型將某些特征的權(quán)重重置為0，該方法可以實現(xiàn)特征的自動選擇，如公式（3）所示。

式中：J（θ）為加上L1正則化后的損失函數(shù)；Loss（θ）為原始的損失函數(shù)；λ為正則化參數(shù)；|θ|為參數(shù)向量的L1范數(shù)。通過調(diào)節(jié)正則化參數(shù)λ，可以控制特征權(quán)重的稀疏性，從而實現(xiàn)特征選擇。

2.2 特征縮放

由于不同特征的取值范圍可能差異較大，為保證模型的穩(wěn)定性并提高其收斂速度，通常需要對這些特征進(jìn)行縮放。常見的特征縮放方法包括標(biāo)準(zhǔn)化（使特征的分布變?yōu)榫禐?，方差為1）、歸一化（將特征縮放到[0， 1]）等。

標(biāo)準(zhǔn)化如公式（4）所示。

式中：x為原始的特征值；為特征值的均值；σ為特征值的標(biāo)準(zhǔn)差。

歸一化如公式（5）所示。

式中：x為原始的特征值；min（x）為特征值的最小值；max（x）為特征值的最大值。

2.3 特征組合與交互

除了各個特征本身，特征之間的組合和交互也可能對就業(yè)預(yù)測產(chǎn)生重要影響。例如可以利用特征工程方法構(gòu)建新的特征，包括比例、差異、多項式特征等。此外，考慮不同特征之間的關(guān)聯(lián)性，還可以進(jìn)行特征交叉，例如計算特征的乘積、和、差等。

2.4 模型選擇與設(shè)計

在畢業(yè)生就業(yè)預(yù)測中，常用的模型包括邏輯回歸、決策樹、隨機森林、支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。模型的選擇應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的特點、問題的復(fù)雜度和計算資源等因素進(jìn)行權(quán)衡。同時，還可以利用集成學(xué)習(xí)方法，例如Bagging、Boosting 和Stacking 等，將多個模型結(jié)合起來，以此提高預(yù)測能力。

2.4.1 Bagging（裝袋法）

Bagging 是通過構(gòu)建多個獨立的模型，并對它們的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行平均或投票來進(jìn)行集成。在訓(xùn)練每個模型的過程中，是從原始的訓(xùn)練集中進(jìn)行有放回的采樣來得到子樣本的。假設(shè)有n個樣本和m個模型，Bagging 如公式（6）所示。

式中：yi為模型i的預(yù)測結(jié)果，共m個模型。為第j個樣本的預(yù)測結(jié)果，其中有n個樣本。

2.4.2 Boosting（提升法）

Boosting 是通過將多個弱分類器結(jié)合成一個強大的分類器來實現(xiàn)集成的。每個弱分類器都會根據(jù)前一個分類器的錯誤進(jìn)行加權(quán)，使模型更關(guān)注之前分類錯誤的樣本。假設(shè)有n個樣本和m個模型，那么Boosting（以AdaBoost 為例）如公式（7）所示。

式中：ωi為第i個模型的權(quán)重；yi為第i個模型的預(yù)測結(jié)果；為 第j個樣本的預(yù)測結(jié)果。

2.4.3 Stacking（堆疊法）

Stacking 通過構(gòu)建多層模型實現(xiàn)集成，其中每層的模型使用前一層模型的預(yù)測結(jié)果作為輸入特征，并通過訓(xùn)練來預(yù)測最終結(jié)果。Stacking 的計算方法如圖1 所示。

圖1 stacking 方法

2.4.4 模型評估與調(diào)優(yōu)

為評估模型的性能，需要選擇合適的評估指標(biāo)，例如準(zhǔn)確率、召回率和F1值等。通過交叉驗證、調(diào)參和網(wǎng)格搜索等方法，可以進(jìn)一步優(yōu)化模型的參數(shù)和超參數(shù)，以提高預(yù)測模型的性能和穩(wěn)定性。

特征工程和模型設(shè)計是一個迭代的過程，需要根據(jù)實際情況不斷進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。此外，為保證模型的可解釋性和可靠性，還應(yīng)該注意模型的解釋能力，并對模型進(jìn)行合理地驗證。

3 試驗和結(jié)果分析

3.1 學(xué)業(yè)表現(xiàn)與就業(yè)率相關(guān)性

學(xué)業(yè)表現(xiàn)是高校畢業(yè)生就業(yè)率的重要影響因素之一。優(yōu)秀的學(xué)業(yè)表現(xiàn)展示了學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、專業(yè)素養(yǎng)和自我管理能力，使他們能夠順利通過企業(yè)招聘。通過對大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，學(xué)生的學(xué)業(yè)成績與就業(yè)率呈正相關(guān)關(guān)系。優(yōu)秀的學(xué)生成績通常代表著他們具備扎實的專業(yè)知識和學(xué)習(xí)能力，這使他們在就業(yè)市場上更具競爭力。相反，成績較差的學(xué)生在找工作時可能面臨更大的就業(yè)難題。

專業(yè)排名也對就業(yè)率產(chǎn)生影響。在同一行業(yè)或領(lǐng)域中，排名較高的專業(yè)往往能夠吸引更多優(yōu)質(zhì)企業(yè)的關(guān)注，從而為學(xué)生提供更多的就業(yè)機會。因此，在選擇專業(yè)的過程中，學(xué)生除了參考相關(guān)的專業(yè)排名信息，還要綜合就業(yè)前景來做出選擇。

學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中積累的實踐經(jīng)驗也對就業(yè)率有不可忽視的影響。例如，通過實習(xí)、項目參與和科研成果等實踐經(jīng)驗，學(xué)生能夠展示自己的能力和潛力，提高就業(yè)的成功率。

學(xué)業(yè)表現(xiàn)優(yōu)秀的學(xué)生更有可能獲得較高的就業(yè)率。因此，高校可以通過提升教學(xué)質(zhì)量，鼓勵學(xué)生參與實踐活動，以此提高學(xué)生的學(xué)業(yè)表現(xiàn)，為他們創(chuàng)設(shè)更多的就業(yè)機會。

3.2 就業(yè)市場需求趨勢

了解就業(yè)市場的需求趨勢對于指導(dǎo)學(xué)生選擇專業(yè)以及發(fā)展規(guī)劃至關(guān)重要。通過大數(shù)據(jù)分析，筆者發(fā)現(xiàn)以下幾點。

3.2.1 熱門行業(yè)對高校畢業(yè)生的需求較大

目前，互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、金融科技等領(lǐng)域迅速發(fā)展，對于具備相關(guān)專業(yè)知識和技能的畢業(yè)生需求量不斷增加。這些行業(yè)能夠為學(xué)生提供較高薪酬和良好的職業(yè)發(fā)展前景，吸引了大量畢業(yè)生的關(guān)注。

3.2.2 技術(shù)類專業(yè)的就業(yè)需求也在持續(xù)增加

隨著科技的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新，對于具備技術(shù)能力的人才需求持續(xù)增長。例如數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)領(lǐng)域的專業(yè)畢業(yè)生在就業(yè)市場中非常受歡迎。

3.2.3 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整下的就業(yè)趨勢與學(xué)生發(fā)展規(guī)劃

由于經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的變化，某些傳統(tǒng)行業(yè)的就業(yè)機會可能受到一定的影響。因此，學(xué)生在選擇專業(yè)的過程中，應(yīng)該考慮當(dāng)前和未來高需求的行業(yè)，并結(jié)合自身興趣和優(yōu)勢做出決策，增加就業(yè)機會。

了解就業(yè)市場的需求趨勢對于學(xué)生的職業(yè)規(guī)劃和就業(yè)選擇至關(guān)重要。通過關(guān)注行業(yè)的發(fā)展動態(tài)、培養(yǎng)相關(guān)技能以及參與實踐項目，學(xué)生可以提前適應(yīng)就業(yè)市場的需求變化，增加自己的競爭力和就業(yè)機會。

3.3 校友網(wǎng)絡(luò)的影響

校友網(wǎng)絡(luò)對學(xué)生的職業(yè)發(fā)展具有重要影響。通過對校友網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特征進(jìn)行深入研究，可以得出以下3 個結(jié)論：1）校友網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和覆蓋范圍對于職業(yè)發(fā)展具有積極影響。規(guī)模較大、覆蓋面廣的校友網(wǎng)絡(luò)為學(xué)生提供了更多的交流機會和資源分享，為他們獲取就業(yè)信息提供了便利。因此，高?？梢酝ㄟ^組織各類校友活動、建立聯(lián)系平臺等方式來促進(jìn)校友之間的交流與合作。2）校友網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量對于職業(yè)發(fā)展也很重要。與在該領(lǐng)域從業(yè)的校友建立聯(lián)系，可以獲得他們的職業(yè)指導(dǎo)和經(jīng)驗分享，甚至可能得到內(nèi)推機會。因此，學(xué)生應(yīng)該積極主動地尋求與校友的聯(lián)系，并通過校友網(wǎng)絡(luò)獲得支持和幫助。3）校友網(wǎng)絡(luò)的行業(yè)分布和地域分布也對職業(yè)發(fā)展產(chǎn)生一定影響。一些地區(qū)或行業(yè)的校友網(wǎng)絡(luò)可能更發(fā)達(dá)，從而提供了更多的就業(yè)機會和資源。因此，學(xué)生可以根據(jù)自己的就業(yè)意向和興趣，有針對性地拓展與相關(guān)行業(yè)和地域的校友聯(lián)系。

校友網(wǎng)絡(luò)對于學(xué)生的職業(yè)發(fā)展起到重要作用。學(xué)生可以積極參與校友活動、建立聯(lián)系，并利用校友資源和支持，以提升自身競爭力和職業(yè)發(fā)展機會。

3.4 專業(yè)技能需求分析

了解就業(yè)市場對于具體專業(yè)技能的需求，可以幫助學(xué)生在選擇專業(yè)和培養(yǎng)技能方面做出更明智的決策。通過對大數(shù)據(jù)挖掘得出以下3 個結(jié)論：1）數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計能力是當(dāng)前就業(yè)市場的熱門需求之一。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，企業(yè)越來越依賴數(shù)據(jù)分析師和統(tǒng)計師等專業(yè)人才從海量數(shù)據(jù)中提取和洞察信息。因此，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計學(xué)相關(guān)知識和技能將增強畢業(yè)生在就業(yè)市場上的競爭力。2）機器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的專業(yè)技能也備受青睞。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，對于具備機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技能的畢業(yè)生需求日益增長。學(xué)生可以通過參與相關(guān)項目、學(xué)習(xí)相關(guān)課程和進(jìn)行培訓(xùn)，提升自己在這些領(lǐng)域的專業(yè)能力。3）編程能力是許多行業(yè)的基本技能要求之一。無論是軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)分析還是人工智能領(lǐng)域，掌握編程技能都能為畢業(yè)生提供更多就業(yè)機會。因此，學(xué)生可以選擇學(xué)習(xí)編程語言，并通過實踐項目和自主學(xué)習(xí)來提升自己的編程能力。

了解專業(yè)技能在就業(yè)市場中的需求變化，有助于學(xué)生做出正確的職業(yè)規(guī)劃和學(xué)習(xí)計劃。學(xué)?？梢哉{(diào)整教育計劃，增設(shè)相關(guān)課程，與企業(yè)合作提供實踐機會，幫助畢業(yè)生培養(yǎng)符合市場需求的專業(yè)技能，提高他們的就業(yè)競爭力。

4 結(jié)語

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能為學(xué)校提供畢業(yè)動向參考，幫助調(diào)整招生計劃和教學(xué)資源。學(xué)生可以借助該技術(shù)規(guī)劃職業(yè)發(fā)展路徑，選擇適合的專業(yè)方向。政府可借助大數(shù)據(jù)分析制定相關(guān)政策，優(yōu)化人力資源配置。此外，大數(shù)據(jù)分析還能促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，通過挖掘就業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)行業(yè)需求和創(chuàng)業(yè)機會。隨著技術(shù)進(jìn)步，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用為高校、學(xué)生和政府提供了全面的就業(yè)市場信息，助力就業(yè)規(guī)劃和政策制定，對學(xué)生的未來和社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。