基于数据化思维探究高校毕业生就业指导工作的几点思考

杨梦

摘 要：当今社会，高校毕业生的就业形势严峻，高校的就业指导工作已成为高校工作的重点。随着互联网和云技术的发展，以及大数据时代的到来，传统的高校就业指导工作已经不能满足毕业生的需求，应有效地利用毕业生就业信息这一大数据，做好高校毕业生就业指导工作。以用人单位招聘情况、毕业生求职情况和毕业生流向情况三个方面的数据分析为例，基于数据化思维对高校毕业生就业指导工作进行讨论，以期为新时代下高校的就业指导工作提供一定的指导。

关键词：数据化思维；高校毕业生；就业指导

中图分类号：G647.38 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）31-0139-02

引言

随着大学教育的普及，高校毕业生的数量不断增加，同时高校毕业生从传统包分配转变为学校推荐，学生和单位双向选择，高校毕业生的就业压力逐年上升。而毕业生的就业情况不仅仅是民生项目，更关系到社会的稳定发展和高校的可持续发展。目前，社会上出现了很多大学生待业和无业可就的现象，而很多企业又存在人才短缺的现象，这些都说明高校的就业指导工作实施得不到位。随着计算机技术和互联网的发展，现代社会已经进入了大数据时代，高校工作同样面临着大数据时代的机遇和挑战。毕业生就业指导工作作为高校人才培养中最为重要的环节，如何有效地利用数据化思维，通过分析已有的就业数据信息，做好就业指导工作，将是高校就业指导工作者的一项重要工作。

一、高校就业指导工作的现状及存在的问题

近年来，我国高校毕业生就业形势日益严峻，就业问题日渐突出。我国高校的就业指导工作尚在不断发展和完善过程中，与社会经济的发展和学生的需求相比还存在着很大的差距，就业指导工作尚难以适应当前严峻的就业形势要求。

我国高校的就业指导工作普遍在学生毕业当年进行，主要是在毕业生择业双向选择期间，时间过于仓促。指导的目的也仅仅是毕业生只要能够找到工作而已，对于工作与毕业生的兴趣爱好是否相符则不太关心。就业指导的内容往往比较表层，不够深入，仅仅简单地介绍当前的就业形式和政策以及规定，过于理论和笼统，过分强调面试技巧和如何包装自己，对于学生择业心理的引导不足。同时，就业指导的工作方式也比较陈旧，基本是以开大会的方式进行，指导的内容不具备可操作性，缺乏针对不同专业、不同性格学生的个性化指导，针对性不强。学校缺少专门的就业指导机构，或者有专门的机构，但是不能胜任就业指导的工作，就业指导的师资队伍建设和资金投入不多。高校就业指导工作是高校教学工作的一个重要组成部分，关系着学生是否能够顺利找到工作。我国现阶段的高校就业指导工作虽然已经有了一定的经验和成绩，但是尚存在一些问题。大数据时代的到来，为高校的就业指导工作提供了新的思路和研究方向。

二、大数据时代

随着互联网和云技术的发展，现代社会将会迎来大数据时代。何为大数据，尚没有一个准确的定义。维基百科对于大数据的定义为：所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理并整理为人类所能解读的消息。大數据的来源多种多样，可以由人直接产生，也可以是数据在存储、处理过程中产生，同时还可以是因物理世界的信息大量数字化而产生。大数据的特征有数据量大、速度快、时效高、类型繁多、真实性高、价值密度低、有效性高、数据永远在线等等。

大数据的应用也是随处可见，将为现代社会带来一场巨大的变革。如在医疗行业，医生可以根据病人平时的生活规律、饮食习惯进行数据分析，对病人的治疗有很大的帮助；在零售行业，通过对消费者消费习惯的分析，优化商场的布局，可以促进销售额的增长；金融行业，更是可以通过对企业年报、财务报表等经济数据的分析，选择合理的投资行为；同时，大数据在政府和公共事业的应用上也具有非常大的作用。最后，大数据对于个人的生活同样有巨大的帮助，人们可以利用大数据改变日常的生活方式，使得生活方式更加便利和优质，例如可以找出性价比更高的商品、出行时更加便利的路线等等。

三、数据化思维在高校毕业生就业指导中的应用背景

大数据影响着人们生活的方方面面，为各个领域带来了巨大的变革，高校的工作也深受大数据思想的影响，大数据正改变着人们的思维方式和行为模式，高校的毕业生就业指导工作也应从数据化思维出发进行变革。

现代的高校生思维活跃，对于网络和大数据比较熟悉，且更加热衷于从网上获取就业信息等等。传统的就业指导工作方法陈旧，数据老旧，已无法满足毕业生的需求，他们需要更加细致、深入拥有数据支撑的就业指导，这就需要高校的就业指导工作者具有数据化思维。高校的就业指导工作者需要对往年的就业数据进行采集，针对不同专业、不同地域、不同行业等进行分析处理，得出各项就业规律，分析社会需求情况，同时通过数据分析对未来行业的就业情况进行预测，深度分析就业数据，挖掘其背后的价值，更好地为高校毕业生进行就业指导。同时，对于网络上的信息需要从事就业指导工作的教师对其进行分析处理，将不良信息剔除掉，避免毕业生因为缺乏社会经历而被错误信息误导，帮助毕业生更快更好地找到适合自身发展的工作。

四、数据化思维在高校毕业生就业指导中的应用

传统的高校就业指导工作多以讲课的方式进行，内容笼统，不能贴近社会现状。而现在的大学生更加热衷于从互联网上获取信息，包括求职需求。在大数据时代，传统的就业指导工作效果已越来越不明显，已经无法满足学生的需求。因此，学校应该建立就业信息的数据库，分门别类地收集毕业生的就业信息数据，深入分析，将其运用于毕业生的就业指导工作中，更好地帮助毕业生找到适合其个人发展的工作。高校通过对往年的毕业生就业相关数据的分析，可以发现毕业生求职和用人单位招聘的相关就业规律，可以有效地解决就业工作中出现的问题，预测就业趋势，为高校就业工作提供参考等。下面主要从用人单位招聘情况、毕业生求职情况和毕业生流向情况三方面对相关数据进行分析，为高校毕业生就业提供指导。endprint

1.用人单位招聘情况分析。高校就业指导工作对于历年来用人单位召开招聘会的信息进行统计分析，总结出招聘的淡旺季、岗位类型分布比例、热门需求专业等信息，及时准确地掌握社会对于人才的需求，制订出相应的工作计划，做好就业指导工作。例如，根据招聘淡旺季的规律合理制定出就业指导工作时间安排，如在招聘旺季，高校应该积极与各大优秀企业交流合作，组织各企业在高校进行宣讲会和招聘会，解决学生的就业问题，增加学生的就业岗位。在招聘淡季，高校可以对毕业生进行就业相关知识的指导培训，分析当前市场的就业形势，对不同专业、不同地域及不同性格的毕业生进行针对性的个性化就业指导工作，同时讲解面试时的技巧，训练毕业生的面试能力，提高毕业生面试成功的几率。通过对招聘岗位分布比例和热门需求专业的分析，可以让学生对当前社会热门行业有所了解，同时熟悉自己所学专业的对口行业，让毕业生在就业时能够有针对性地选择自己的对口专业或者是自己喜爱的当前社会比较热门的行业，不至于盲目投递简历。同时，对于高校的教育改革也是一个有力的数据职称，使得高校在培养学生时能够有所侧重，为社会输送更多更加优秀的人才。

2.毕业生求职情况分析。对毕业生的求职情况进行分析，能够对毕业生的求职动机，求职时的主要考虑因素以及求职满意度和对学校就业指导工作的满意度等信息进行分析总结，这些信息对于高校毕业生的就业指导工作非常重要。高校就业指导工作教师可以根据这些信息及时引导毕业生的就业观念，如在毕业生就业指导中要教育毕业生注重单位的发展前景，而不是首次开出的薪酬。在求职时应该考虑毕业生的个性、爱好、专业、特长等等，寻找能够发挥自己所长的工作。高校毕业生由于缺乏社会阅历，考虑问题难免不够深入全面，在择业时，往往不能综合分析自身的情况和单位的发展前景等等，就需要高校教师在就业时对其进行耐心细致的指导。

3.毕业生流向情况分析。对毕业生的流向情况进行分析，即对毕业生的就业单位类别、就业地域和行业等信息进行分析，可以帮助高校及时了解当前社会对于人才的需求情况，为学校的教育改革提供一定的数据依据。对于吸纳毕业生较多的单位，高校可以积极地与其进行沟通，邀请其来学校开展宣讲会和招聘会，帮助更多的毕业生解决就业问题。对于毕业生从事较多的行业可以进行重点讲解，将该行业的前景及晋升情况和关联行业等都做以详细的说明。毕业生的流向情况分析，为毕业生的就业指导工作提供了一定的指导，高校在为学生进行就业指导时对于毕业生主要的流向单位、地域和行业可以重点讲解，使学生能够更好地就业。

结语

高校毕业生的就业形式逐年严峻，高校毕业生就业指导工作已成为高校工作的重中之重。通过采集高校往年毕业生的就业相关数据，进行分析研究，预测毕业生就业前景，对于就业困难的专业或学生要给予提前的重点就业指导，设计针对性的就业指导方案，对于往年的一些就业案例要进行分析研究，作为以后就业指导的案例分析，详细讲解。

基于数据化思维探究高校毕业生的就业指导工作，可以在用人单位招聘、毕业生求职及其流向的数据总结基础上，及时地发现毕业生就业中的问题和困难，更好地对学生进行就业指导的服务，为教育改革和创新提供数据支撑，提高教学质量和就业质量，更好地为学生就业服务，为社会输入更加优秀的人才。

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[责任编辑 刘 瑶]endprint