2023年12月30日发(作者：)
大数据环境下高校毕业生就业形势分析与研究
摘要：随着信息技术的高速发展，各种数据资源不断被积累，人们正不断从巨大的数据资源中挖掘有效信息并加以利用。当代大学生可借助多种形式的网络资源获取相关就业信息。目前，大数据技术可利用已构建好的数据库实现对海量数据的统计、存储等处理，但是如果仅依靠人工的力量研究数据间的关系无法满足人们的现实需求，也很难从巨大的信息流中迅速、准确地采集到想要的数据。近年来，随着我国经济的高速发展，科教与技术越来越受到重视，高等教育变得大众化和普及化，导致高校毕业生就业形势变得更加严峻。有效利用现有海量就业信息，分析和研究当前就业形势，针对学生的不同需求为其制定科学的职业规划，引导学生选择适合自身的工作岗位，能够有效解决高校毕业生就业难的问题。
关键词：大数据; 高校毕业生; 就业形势
引言
据教育部透露，2021届高校毕业生总规模预计909万人，同比增加35万，创历史新高。传统的就业指导模式已无法把招聘信息、招聘条件与如此众多的高校毕业生进行及时有效地匹配，从而造成有的毕业生无法找到工作，有的岗位却又出现“扎堆挤”的现象。因此，精准化就业指导就成为高校就业指导工作的必然要求。探索大数据背景下高校毕业生就业指导工作新路径也就成了一个刻不容缓的课题。
一、就业形势分析
现阶段，高校学生就业率与就业质量正逐渐成为衡量各高校办学水平及教学质量的重要指标，已经引起了各高校的强烈关注并为此出台了各种帮助学生就业的计划。根据教育部官网毕业生数据统计，预计2021年高校毕业生人数将达到909万人，各高校毕业生依旧呈快速上升趋势，同时，部分行业高校人才需求逐
渐饱和、高校人才培养跟不上行业结构性调整需要和企业招聘时效性低的情况仍然存在，极大影响了高校毕业生的高质量就业。目前，大数据技术早已加入国家发展战略计划中，社会就业情况也加入政府工作报告中，大数据技术在高校学生就业方面的运用更是为高校提升学生就业与人才培养质量提供了新的机遇与方向，为高校精准就业服务提供了更加科学的技术指导。
二、高校毕业生就业现状
（一）就业服务信息的不对称性
我国现阶段的高等教育大部分以培养应用型技术人才为目标，培养出来的高校毕业生大部分会进入劳动力市场寻找适合自己的岗位。然而，院校的专业是基于对社会市场需求的预测设置的，随着时代的变化与发展，院校培养的各类人才并不是与企业的需求完全吻合的。对各个企业需求的人才进行调查与研究则会延误时机，因为人才的培养是有延迟性的，极有可能培养的人才在四年之后不符合企业的需求，这种错位现象的出现会导致高校培养的人才与企业的需求不吻合。
（二）就业指导模式的盲目性
当前，大多数高校就业指导模式仍然停留在传统就业理论课程教育和毕业季学生咨询、教师答疑活动、行企专家就业问题专题指导讲座等层面。这种“大水漫灌”的就业指导模式虽然也帮助不少毕业生解决了就业问题，但由于对毕业生个体差异性的忽视，不能为其提供个性化、有针对性的深度就业指导咨询服务，从而难以满足毕业生日趋多元化的职业价值观，更影响了学生的精准就业。不仅如此，不少高校忽视了就业信息的监测与分析，也不注重对市场需求变化进行预测，这导致毕业生专业结构与就业需求之间产生结构性矛盾，进一步加剧了毕业生“难就业”等问题。
三、大数据技术对高校毕业生就业形势的分析与指导
（一）构建有效的毕业生就业数据平台
要设立就业数据信息平台。使用人工智能技术、大数据技术等最新的技术手段，把用人单位信息与毕业生信息实现无缝衔接，由数据信息平台对二者进行自
动匹配和信息推送，使毕业生接收到最符合自身需要的招聘信息，使用人单位接收到最符合岗位需要的毕业生。设立职业发展平台。运用新技术开展职业发展教育，结合学生的个性特点、兴趣爱好和专业特色，定制出专业化和个性化的职业教育方案，并根据学生的成长不断修订完善。设立校地合作平台。加强学校与地方政府、社会机构和企业单位等的联系，建立交流合作平台，让学生在学期间有更多的锻炼机会，实现学生专业能力与社会能力的双重提升。
（二）完善就业服务体系
大数据背景下，不能只重视构建毕业生就业数据平台，还要建立并完善毕业生就业服务体系，及时交流毕业生、用人单位和学校之间的就业信息，充分实现信息资源的共享和有效配置。首先，通过高校毕业生就业数据平台，及时了解每一位毕业生就业信息、职业规划、待遇要求等，建立个性化服务档案。通过个体咨询、岗位推荐等方式，实现更有针对性、个性化的职业指导和服务，对有就业意愿而尚未就业的学生实施跟踪服务。其次，建立信息精准推送机制，帮助毕业生实现快速就业。学校准确掌握用人单位性质、岗位要求、薪资待遇等招聘信息的基础上，做好将毕业生数据库与用人单位岗位需求信息数据库进行比对。通过输入“学历、专业、行业”等关键词，智能匹配毕业生与用人单位之间契合度，对契合度高的就业信息进行及时精准推送。最后，完善毕业生离校跟踪服务体系，学校可以充分利用微信、QQ等渠道对毕业生离校后的就业情况进行跟踪服务。不定期地对毕业生就业薪资待遇、岗位满意度及跳槽等就业信息进行收集，全面了解学生就业能力和社会需求方向，针对性地开展毕业生就业培训和调整专业设置，提升毕业生的就业率。
（四）提升信息化就业指导水平
1.加强就业指导各环节的数据化利用程度建立高校就业指导的信息化流程，打破高校就业指导各个环节存在的信息孤岛，通过大数据思维进行信息收集与信息分析，并将学生信息、就业信息、企业信息等通过智能终端联系在一起，同时引入模型思维，开展就业模型的总体显著性验证，助力于学生胜任力与岗位适配度精确分析。2.提升就业指导人员的数据化应用能力在大数据环境下，互联网技术更新快，数据信息系统模块搭建与功能应运迭代迅速，因此，只有以大数据技
术为支撑，不断加强高校就业指导人员的业务培训与能力提升，建立工作人员的素质能力提升通道，提升人员的信息化水平，才能更好的胜任高校就业指导工作，进而服务于毕业学习，提高就业指导工作的整体效率与实施效果。同时，也可以构建统一性、完整性、合理性的就业指导平台，将就业指导老师、学生、企业人力资源负责人以及家长都纳入其中，提升信息化就业指导水平。
结束语
随着毕业生职业观的日趋个性化与企业对人才需求的日趋多元化发展，精准化就业指导已成为高校开展就业工作的现实要求。但是，就业服务信息的不对称性、就业指导模式的盲目性、就业指导服务的间断性等问题，都严重阻碍了高校就业指导工作的有效开展。大数据作为“互联网+”时代的典型产物，其不仅能够高速整合、聚类、关联、分析海量数据，还可深度挖掘数据间的潜在联系，预测数据的发展趋势，从而为高校进行精准化、全程化、高效化就业指导工作提供了强大的技术支持。为此，高校应紧跟时代发展潮流，在大数据技术的支持下，探索定制化就业信息推送，建立精细化就业指导模式，提供全程化就业跟踪服务，以有效破解当前高校“大水漫灌式”的就业指导困境。
参考文献
［1］袁东东.大数据背景下大学生就业指导对策研究［J］.中国大学生就业，2020（5）：59-64.
［2］教育部、人社部部署2021届高校毕业生就业工作［J］.中国电力教育，2020（12）：6.
［3］孙舒凡，殷铭.心理育人视域下以就业为导向的高职学生心理素质培养策略探究［J］.大众标准化，2020（4）：147-149.
［4］周洁.大数据背景下大学生就业服务的信息化建设研究［D］.宁波大学博士论文，2019.
［5］林舒.大数据时代的高校全程化就业指导工作探析[J].创新与创业教育,2019(03):33-35.
