基于数据挖掘的高校毕业生就业CRM系统的研究

杨赣川

基于数据挖掘的高校毕业生就业CRM系统的研究

杨赣川

在毕业生就业工作中应用客户关系管理系统，为毕业生管理、就业指导、就业反馈、人才培养等工作提供帮助。用数据挖掘技术对CRM系统中基础数据进行筛选、分析、挖掘，得到对决策有用的信息。对解决毕业生就业问题、改进教学方法、提高管理质量等有重要社会经济意义。

客户关系管理；数据挖掘；毕业生就业

0 引言

高校毕业生管理应用CRM系统，提高了学生管理工作的效率，方便解决普遍存在的大学生就业难的问题，为毕业生就业指导工作提供新思路。通过对毕业生的就业反馈信息做数据挖掘，了解毕业生是否就业、收入情况、专业的就业率高低、就业和所学专业是否对口、男女生就业比例、学生和用人单位满意度等等信息。根据这些信息学校就能了解自己办学的长处和存在的不足，合理开展今后的教育教学工作，培养面向社会的、有一技之长的、合格的人才。高校毕业生的CRM和企业CRM有区别，要考虑到用人单位的满意和忠诚度，同时要关注毕业生的满意度。对学生入学到今后的职业生涯都能起到全程规划指导性作用，帮助学生顺利找到满意的工作，为企业提供满意的员工，最终达到校、企、生多赢。

1 高校毕业生就业CRM的核心及其带来的价值

1.1 客户关系管理（CRM）

客户关系管理 CRM（Customer Relationship Management）。这个概念最初由美国Gartner Group公司提出来的，他们认为CRM就是企业的商务战略，帮助企业提升与客户之间的交流能力，方便企业全方位管理，最大化客户的收益率[1]。随着 IT和电子商务等技术的发展，客户关系管理衍变为CRM软件和企业管理解决方案的新形式。所以可以说CRM是管理、策略和IT技术的结合，企业管理方式得到提升，为客户提供个性化交互和服务。其中IT技术在管理战略方面起到关键性作用，但又不仅仅是IT系统的简单应用，和管理实践、企业战略密不可分。这种思想和理念是企业管理的新方式，整合了软硬件系统、管理方法、信息技术、企业战略等等，是一种新思维的企业运营机制。客户关系管理应用的信息技术包括数据仓库和数据挖掘、因特网、电子商务、人工智能、呼叫中心等。

1.2 高校毕业生就业CRM系统的核心

CRM系统在当今商业领域应用非常广泛，目的是用IT技术来管理企业与客户之间的关系，发展更多的新客户、保留老客户、将普通客户转为忠实客户。高校毕业生就业工作环节和商业的运作模式存在相似之处，所以我们可以把用人单位看着是我们的客户，毕业生作为是高校教育的“产品”。运用客户关系管理的理念来开展高校毕业生管理、就业指导、发展规划、就业反馈和校企合作等工作。CRM的核心思想就是：企业的顾客是上帝，客户是企业资产重要组成部分，对客户的关怀是CRM的中心，就是要和价值客户长期保持交流，建立有效的业务关系[2]。为满足不同价值客户的需求，要采用一对一的方法提供个性化服务，从而使客户的忠诚度和保有率得到提升，使企业盈利能力得到全面提升。毕业生就业CRM核心思想：以用人单位为核心开展就业指导、岗前培训、就业推荐等各项工作，用人单位关怀是毕业生就业CRM的中心，目的是与用人单位取得长期有效的合作关系，了解用人单位需求，加强人才培养，最大限度增加毕业生就业人数。CRM 以价值客户为核心，毕业生就业CRM是以价值用人单位为核心，其关系模型如图1所示：

图1 以价值用人单位为核心的模型

1.3 CRM系统带来的价值

高校毕业生就业CRM系统带来的价值是多方面的，其一、高校方面，学校可以方便开展毕业生就业指导工作，加强了学校与毕业生之间的沟通。根据就业反馈信息和用人单位的意见，高校能把握未来的办学方向。其二、毕业生方面，CRM系统汇集了学生的学习成绩、在校表现、身心健康等信息，给用人单位提供直观的展示平台，为学生成功的找到自己喜欢的工作提供机会。其三、用人单位方面，用人单位就是我们的客户，对客户的关怀是CRM的中心[3]。通过毕业生就业CRM系统拉近了高校和用人单位的距离，利用这个平台校企交流合作，用人单位可以对高校提要求，找到能够胜任工作岗位的人才。用人单位的满意度决定了高校毕业生的就业率，满意度高说明市场对学校的认可，毕业生就业率就高。学校能够解决毕业生就业难的问题，企业可以找到心仪的员工，真正实现学校、企业和学生的全赢。对用人单位的关怀能够增强用人单位满意度与忠诚度，有权威机构研究表明：“把客户的满意度增长5%，企业的利润就能翻一番”；“非常满意的客户是一般满意客户购买意愿的6倍”；“价值客户离开的原因绝大多数是认为企业客户关怀不够”；“九成以上的企业CEO认为CRM是企业成功和更有竞争能力的最重要的因素”。由此高校应该加大CRM系统的投入力度，加强对用人单位的关怀, 就能为毕业生创造更多的就业机会。

2 数据挖掘技术相关介绍

2.1 数据仓库（Data Warehouse，DW）

数据仓库是为决策者制定不同级别决策而提供可以兼容所有数据类型的数据集合[4]。数据仓库是单个数据存储，其创建目的是为企业提供决策支持或分析性报告。数据仓库并非静态的概念，只有把这些数据交给需要的使用者才能发挥作用，供企业做出对发展有利的决策。通常数据仓库运用OLAP（Online Analytical Processing）、数据挖掘等技术做分析处理，真正发挥数据仓库的作用。

2.2 数据挖掘（Data Mining，DM）

数据挖掘也叫数据采矿，是从数据库中发现知识的过程，这些知识是隐藏在大量的数据中的、有用的、对决策支持有利的信息[5]。数据挖掘存在有向和无向之别，无向的数据挖掘不需要提出假设，通过数据挖掘程序自动的找到数据中隐含的规律、内在联系或模式。有向的数据挖掘先假设一个目的数据项，然后用一些数据项来解释、分析或推测目的数据项。数据挖掘过程一般是先用无向的挖掘找到数据的规律，再用有向的挖掘来解释这些规律。数据挖掘目的是帮助企业提供决策支持，挖掘过程中使用的技术越多，得出的结果精确性越高。

3 数据挖掘在高校毕业生就业CRM系统中应用

3.1 毕业生就业CRM系统的数据挖掘

数据挖掘就是要从海量数据中发现隐含的、未知的、不可预计的、对决策支持有利的知识。毕业生就业CRM系统通常采用B/S和C/S模式相结合的形式，目的是降低开发难度，提高信息安全性。学生基础数据、学生成绩、学生考勤数据等要在校内的不同部门的管理系统数据库中采集。校内授权用户采用C/S模式对CRM系统进行数据查询分析和数据挖掘工作；校外访问采用B/S模式，用户直接通过浏览器访问，实现随时随地为用人单位和毕业生服务。原始数据是不可直接进行挖掘的，需从各个数据库中采集数据进行预数据处理转换成数据仓库，再运用数据挖掘、OLAP等技术为毕业生就业CRM系统数据做分析和预测，得到对就业指导、决策支持有利的信息。其过程如图2[6]所示：

图2 毕业生就业CRM系统数据挖掘过程

3.2 毕业生就业CRM系统数据挖掘常用方法[7]

（1）聚类分析方法。根据客户的相同点和不同点划分为多个类别的消费群体，使单个类别内客户的共同点最大化、每个类别之间的客户共同点最小化。经常用在客户背景分析、消费群体分类、消费倾向预计、市场的细分等方面。毕业生就业CRM中可用聚类分析法把用人单位进行分类，研究他们的群体行为以及存在的共同特点，从而了解用人单位的聘人理念。有针对性的指导和推荐毕业生，提高毕业生的就业成功率。

（2）分类分析法。数据分类是针对数据库中一组数据的某一共同特性进行类划分，根据分类模式将数据集划分成不同的类别。毕业生就业CRM中可用分类方法挖掘用人单位聘人行为与其他属性的关联关系，可以得出不同的用人单位偏好与特性。了解招聘时间、数量和频率，分析用人单位意向趋势、满意度等。根据不同用人单位的特性进行分类，不同的特性提供不同的服务，以提他们高忠诚度，尽最大努力保留客户。

（3）关联规则分析法。寻找数据项之间的关联关系，也就是说一个事件发生出现的一些数据项导出另一些数据项也在该事件中出现，目的是找出隐含在数据项中的相互关系。在毕业生就业CRM中，通过对就业信息数据仓库做关联规则分析，从海量信息中发现数据项之间有趣的关联关系，根据这种关联找出影响毕业生就业的关键因素，为学生就业定位、待遇期望、寻找用人单位、风险评估和招聘会推荐等提供决策支持。

（4）特征分析方法。是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。在毕业生就业CRM就业中，管理人员可用特征分析法对用人单位流失原因进行特征提取，从而了解流失的一些原因和主要表现特征。根据这些特征高校及时采取相应措施，有针对的提供服务，可以有效地预防用人单位的流失。

常见的数据挖掘方法还有回归分析、变化和偏差分析、Web页挖掘等，都可以在毕业生就业CRM数据挖掘中用到。数据挖掘对CRM系统数据自动化分析，挖掘潜在未知的模式，对系统数据进行分析、归纳、推理，帮助学校领导改变毕业生就业方案，降低风险，做出对毕业生就业有利的决策。

4 总结

CRM在高校要成功实现有几个关键因素：学校领导的支持、技术的灵活运用、组织良好的团队、要专注于流程、极大地重视人的因素、分步实现、系统的整合等。高校毕业生就业CRM系统结合数据挖掘及相关数据库分析技术，能顺利得到对毕业生就业指导、提高用人单位的满意度、学校决策支持等有利的信息，很好地解决高校毕业生就业难题。

[1]何文华.基于CRM的高校毕业生反馈体系研究[J].教育探索,2010,(3):11-14.

[2]丁善耘.基于营销理念的高校管理对策研究[J].江南大学学报(人文社会科学版),2006(6):59-62.

[3]黄晋.高校毕业生就业市场中客户关系的构建[J].市场论坛,2011 (4).

[4]郭强.基于 GA的分类规则挖掘技术的研究与应用[D].上海:上海师范大学,2011.

[5]柳林,涂光平,杨峰.基于决策树的数据挖掘方法在CRM中的应用研究[J].计算机技术与自动化,2006(3):67-69.

[6]赵永晖.数据挖掘在客户关系管理系统中的应用研究[J].齐齐哈尔大学学报(自然科学版),2014(1):25-26,30.

[7]郝璇.数据挖掘技术在 CRM中的应用研究[D].山东:中国海洋大学,2007.

Research on CRM System of the Employment of University Graduates Based on Data Mining

Yang Ganchuan
(Network Management Center, Sichuan University of Arts and Science, Dazhou 635000,China)

CRM system can be applied in the employment of university graduates to help with graduates management, employment guidance, employment feedback and talent training. And data mining can be utilized to filter, analyze and mine the data from CRM system to obtain information which is of help to decision making. Besides, it will be of research significance to solving the problem of graduates’ employment, improving teaching methods and enhancing the quality of management.

Customer Relationship Management; Data Mining; Employment of Graduates

TP391

A

2014.05.14）

1007-757X(2015)05-0044-02

杨赣川（1982-），男，江西进贤，四川文理学院，助理实验师，研究方向：计算机网络技术，达州，635000