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高校毕业生就业中大数据分析的应用

提纲：

一、介绍大数据分析技术和应用背景

二、探索大数据分析在高校毕业生就业中的应用现状和未来发

展趋势

三、分析大数据分析如何提高高校毕业生就业质量和效率

四、探究大数据分析对高校毕业生就业进行预测和推荐的优势

和局限

五、提出高校如何在推广大数据分析技术中解决现有问题

一、介绍大数据分析技术和应用背景

随着互联网发展和信息技术快速进步，大数据时代已经来临。

广泛的数据、先进的技术、深度学习等技术的发展，已经改变

了我们的生活、工作和学习方式。人们通过大数据分析，可以

挖掘出之前难以察觉甚至无从得知的数据信息，使得我们能更

准确地了解目标用户，从而制定更精准的营销策略。同时，大

数据分析在各个行业的应用也越来越广泛，例如电商、金融、

医疗、物流等。

二、探索大数据分析在高校毕业生就业中的应用现状和未来发

展趋势

在当下社会，高校毕业生就业难题一直是社会关注的焦点问题。

需要制定更加贴近实际的就业政策，也需要更加好的就业方案，

更有针对性的就业推广方案。高校毕业生就业中的各个环节都

可以通过大数据分析技术实现。大数据分析可以整合Internet

上学习信息、就业信息以及其他社会人力资源数据，帮助高校

机构预测就业需求和提前排除针对各学科所存在的就业门槛。

未来，大数据分析也将成为掌控就业市场信息的有力工具。在

大数据时代，可通过招聘平台和应聘者足够征信，手持多维度、

全盘绝对数量高的人才信息，数据分析就能够成功地预测人才

市场需求和预测劳动力市场价格变化方向，进而化解人才招聘

难题，制定更好的就业政策。

三、分析大数据分析如何提高高校毕业生就业质量和效率

高校毕业生就业质量和效率，可以通过大数据分析技术实现：

1.数据分析

大数据分析可以对大量的人才市场招聘信息进行分析，从而帮

助高校就业机构了解每个岗位的招聘信息，包括岗位名称、工

作地点、工作类型、薪酬待遇等等。然后，可以对这些岗位信

息进行汇总分析和分类，整理为人才目录，帮助学生和企业更

加精确地匹配和研究各个岗位的招聘需求。

2.招聘推荐

大数据分析可以通过学生学习、实习和社交等多个方面的数据

收集，进行机器学习和深度学习，分析学生的潜在工作能力，

寻找最匹配学生的工作岗位。这样，就能够切实地利用人才资

源，和同时提高就业质量和效率。

4、探究大数据分析对高校毕业生就业进行预测和推荐的优势

和局限

优势：

1.数据丰富性

可以通过信息采集、推文、大量组织细节等资源途径，获知杜

撰的招聘信息，比传统数据采集方法更加有效。

2.数据预处理的精度和运算效率

可以通过多种数据预处理和分析工具进行数据分析，对招聘需

求和学生信息进行筛选，筛选出与招聘情景匹配的学生信息，

从而提高就业质量和效率。

局限：

1.选项偏少性

因同质化查询难点和研究量级问题，对于更加高端、复杂的职

位，数据分析技术的分辨率还需进一步提高。

2.数据过载性

无论数量还是质量都十分庞杂和复杂的就业数据，也为使用大

数据分析技术分析统考和学生就业数据，带来了巨大压力。

五、提出高校如何在推广大数据分析技术中解决现有问题

1.加大投入和技术培训力度，提高高校毕业生在数据挖掘和分

析技术上的认知和水平。

2.积极探讨人才储备的“能力”和“情感”两个维度，致力于推动

招聘质量的提升和学生就业效果的提高。

3.设立明确且完善的数据分类规范、专业标准以及数据分析以

及预测模板，梳理完善高校毕业生就业数据、信息和门道。

案例：

1.中国农业大学开展数据驱能招聘工作，全面助力企业招聘体

系改进。

2.北京交通大学利用大数据分析技术，提高大学生就业信息共

享率，进而缩小城乡就业差异。

3.复旦大学通过大数据个性化推荐，实现了大规模学科分类就

业渠道匹配，助力学生职业规划。

4.南京农业大学构建“就业大数据平台”，整合行业就业需求，

精准推荐学生最适合的岗位。

5.中山大学凭借其良好的大数据分析技术，成功地帮助学生职

业规划，提升学生的就业质量和提升学校在招聘市场上的影响

力。