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摘要：在大数据广泛应用的今天，鲜有在教育行业方面的应用，尤其是在职业院校就业方向。现今，国家大力扶持职业教育，专业技术型人才稀缺，那么如何帮助学生找到自己适合的工作是解决社会就业和促进社会发展进步的重要一环，而现在这一环节有很多问题，职业院校毕业生甚至不清楚自己更适合什么样的工作，同时对社会就业的真实情况了解又少，选择的工作往往不利于自身的发展，本文就大数据技术在职业院校就业工作中的运用进行分析讨论，通过多个维度的数据来分析阐述大数据技术在职业院校就业工作中的实际应用。
关键词：大数据；就业；职业院校；数据分析
Research and Exploration on the Application of Big Data Technology in Employment in Vocational Colleges
LI Xiaolong,WEI Kongpeng,GU Hongbin
(Panjin Vocational and Technical College,Panjin Liaoning 124000)
【Abstract】：Today,with the wide application of big data,there is little application in the education industry,especially in the employment direction of vocational colleges.Nowadays,the state vigorously supports vocational education,and professional and technical talents are scarce.So how to help studentsfind their own suitable jobs is an important link to solve social employment and promote social development and progress.Now there are many problems in this link,and graduates of vocational colleges dont even know what kind ofjobs they are more suitable for,At the same time,there is little understanding of the real situation of social employment,and the selected work is often not conducive to their own development.This paper analyzes and discusses the application of big data technology in the employment of vocational colleges,and expounds the practical application of big data technology in the employment of vocational colleges through multi-dimensional data.
【Key words】：big data;obtain employment;vocational colleges;data analysis
0引言
职业教育是未来社会发展的中坚力量，现在乃至将来社会中的各行各业都会稀缺专业技术型人才。而职业院校正是培养专业技术人才的高校，因此如何让毕业生找到适合自己的岗位是职业教育中尤为关键的一步，现今，职业院校的学生管理工作主要还是依托于辅导员，而根据不同院系和专业的情况，辅导员管理的学生从几十到几百不等，并不能对每个学生的兴趣和特长情况都有很好的掌握，那么在毕业的时候就很难全方位的对所有学生的就业方向加以指导，显然传统的手段对学生的岗位进行分析和推荐是十分困难的。所以解决这个问题我们要从信息化的角度去思考，搜集学生在校学习期间的所有数据并加以筛选整合，在此基础上，利用大数据技术来提高学生的就业效率[1-3]。
1职业院校学生就业存在的问题
职业教育是国民教育体系和人力资源开发的重要组成部分，是广大青年打开通往成功成才大门的重要途径。而大多数职业院校的学生并没有意识到这一点，现在社会的普遍认识是高考没有考上本科院校的高考毕业生才会就读职业院校，最关键的是一部分家长也是这样的想法，上不去本科院校就去职业院校上学，这种想法潜移默化的就播种在职业院校就读的学子脑中，这个现象是极其危险和严重的，正是由于这个想法会导致职业院校的学生认为自己低人一等，在毕业之际找工作的时候往往显得不自信，忽略自己的优点和长处，从而在就业选择上草草了事，认为能找到工作就可以，并不会去思考自己是否适合这个工作。
另一方面，职业院校在毕业生即将毕业之际会向学生推荐相关专业的就业岗位，或者组织一些招聘会，通常的现象是大部学生都会拿着自己准备好的简历一家一家的去面试，没有针对性，而对于企业的选择往往更是看中薪资待遇和工作环境。对于自己未来的发展和规划思考的甚少，正是因为如此，也会经常出现跨专业就业的现象，这种做法往往是存在风险的，可能直接影响未来的职业发展。
2针对问题现状的措施与对策
2.1数据的采集与清理
以某信息化建设比较完善的职业院校为例，学生的数据可以分为“学习数据”“生活数据”“消费数据”“行为数据”四大类。其中，“学习数据”包括每门课程的学习成绩，老师的评价，第二课堂成绩等数据；“生活数据”包括图书借阅数据，上网等数据；“消费数据”包括食堂超市消费数据，打水消费数据，用电消费数据，洗浴消费等数据；“行为数据”包括辅导员评价数据，校内位置数据，社团活动等数据。
想要对上述数据加以利用，前提是要先从“教务系统”“学工系统”“一卡通系统”“学习通”“图书借阅系统”等诸多相关的信息化系统抽取结构化数据，并把抽取到的元数据存储到数据仓库中。对于非结构化的数据，诸如网络行为日志，位置信息等数据在从相关系统同步出来以后需要借助于正则表达式对其进行分解到excel中，再通过导入excel的方式导入数据到数据库中。拿到元数据后，下一步要对数据做清洗整合的工作，拟定筛选规则，去除脏数据和重复数据，纠正错误数据，把不同系统的数据格式统一化，并选取学生学号作为关联字段进行关联。再把整理后的数据存储到新的数据湖中。并借用Hadoop体系中的HDFS和HBASE对非结构化数据和结构化数据进行分布式存储。
2.2构建数据模型和学生画像
经过数据的采集、清理、转换、存储、整合一系列步骤后，不同维度的数据信息已经转化成结构化的数据存储在我们的数据仓库中，为了更好的利用这些数据价值，得出预期的结果，还需要对数据做相关性、相似性、权重等计算，对数据进行不同程度上的聚类与降维，通过数据模型的训练得出可供参考的结论[4-5]。
为更好的服务于职业院校的师生，需对得到的结果做出科学的展示，那么就需要构建上层系统应用，从“个人信息”“学业成绩”“行为分析”“校内轨迹”四个方面构建学生画像，将学生的性格特点、兴趣爱好、技术特长等信息以数据的形式全方位展示出来[6-7]，除此，对于学生的消费异常、轨迹异常等数据系统会加以分析预警，将预警报告实时推送到学生管理者的手机端，总体设计如图1所示。
权限方面，可通过灵活的角色配置使学生管理者仅能关注自己所管辖内的学生信息，将责任制度分人落实，这样便可以提高辅导员的工作效率，使辅导员从统计学生碎片化数据的工作中解脱出来，把精力更多的投入到学生的培养和身心健康方面的工作[8-10]。
3结论
由此可见，职业院校的就业已经朝着良好的趋势发展。老师或者辅导员对于学生就业的指导不能仅限于毕业之际，从新生入学的时候就要加以正确的思想引导，让学生全方面了解社会的就业行情和趋势。通过大数据的技术，帮助不同专业、不同性格的学生认清自我、科学定位、准确规划。能否高质量就业是未来衡量职业院校教学质量的重要标志，解决好就业问题是全社会和谐稳定、高校长足发展的必然要求。借助大数据相关技术，对于数据应用及相关工作，我们将能很好地实现由人工整理、分析向自动挖掘、智能检测、精准预测的转变，从而带动并实现就业工作的全面升级，有效发挥职业院校在培养人才输出人才的社会作用，使得职业院校学生从能就业转向高质量就业。
参考文献
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