长沙市高职院校毕业生就业大数据统计分析
1 研究背景
近些年来，高校毕业生就业形势愈来愈严峻。每年递增的毕业生人数加上往年没有就业的毕业生人数使得就业工作压力有增无减。据统计，2013年高校毕业生总数达699万人。2014年，全国高校毕业生规模达727万人。2016年我国高校毕业生达765万，相比2015年增加16万。而掌握毕业生各方面数据、明确就业市场动态，是解决大学生就业工作压力的首要问题。《2006-2020年国家信息化发展战略》指出，要“建设多层次、多功能的就业信息服务体系，加强就业信息统计、分析和发布工作，改善技能培训、就业指导和政策咨询服务”[3]。在大数据应用发展的时代，借助于大数据应用强大的功能辅助提升就业工作的工效与服务质量，是本文重点讨论的问题。
2 采集清洗数据
收集长沙市范围内高职院校相关毕业生信息，同时整合这类信息作为大数据分析的基础是大数据分析首要攻克的问题。这些海量信息一方面指即将毕业学生的基本信息（包括主修专业、学习成绩、兴趣爱好、培训经历、就业意向等，尽可能全面）；另一方面指已毕业学生的信息（包含个人情况、就业岗位、岗位性质、岗位素质要求、发展前景等）。数据的来源主要从学校就业指导中心通过历年就业协议书获得；其次可以从学校有关部门获得学生个人信息、成绩情况、在校表现、性格特点、奖惩记录等信息；还可以借助微信、QQ空间等网络资源从侧面获得学生大量的动态信息。
海量数据收集之后接踵而来的是增强数据的准确性，数据清洗就是实现这一目标的关键。数据清洗约占整个大数据分析时间的50%-80%。该步骤是为了识别并删除“噪声”数据即有损坏或信息不全的数据；其次，完善学生情况、招聘企业信息；第三，补充完整元数据库的构建，存储将来可能用到的所有信息，如应聘单位评分、学生就业意向、求职进展情况、学习状况、家庭经济状况、往届招录情况、毕业生离职率等[4]。数据清洗之后将结果提交给下一环节。
3 建立模型
获取清洗后的数据接着就是建立分析模型、构造数据算法，然后进行数据分析。原型系统设计和测试初期以长沙市范围内几所高职院校的电子信息类学生为例，“全样”采集电子信息类在校学生和毕业两年内学生的基本信息，收集学生的个性信息及相关网络数据，整理历年来电子信息类用人单位信息，进行大数据分析实测。
4 数据分析与预测
以“样本=总体”的大数据分析思维为出发点，从校园招聘情况分析、毕业生就业流向分析、毕业生求职影响因素等方面进行就业相关数据分析。为描述方便，图1以长沙高职院校2014-2016届毕业生相关数据为例进行分析说明。
图1 2014-2016年招聘单位数量分布图
图1 表明，招聘需求最大的是每年的10月至11月，并且每年的3月份也是一个招聘需求的小高潮，所以在每年的这几个月份学生应做好充分的就业前准备工作，从容应对招聘。各个学校应积极组织各种类型招聘会，为学生和招聘企业创造良好的条件。不仅可以联系长沙、湖南省内的企业还应积极吸引其他省市单位来校招聘，扩大学生的择业范围。在招聘需求相对不大的月份应安排学生就业意向摸底调查、求职技巧培训等相关就业研究工作。
研究毕业生的流向问题，有助于高职院校科学地掌握社会市场需求，为以市场需求为导向的高职院校提供明确的招生决策，同时也为高职院校的教学改革提供有效的参考。这也符合国发〔2014〕19号文《国务院关于加快发展现代职业教育的决定》的精神中“专业设置要与市场需求对接”的要求。各院校可以依据毕业生去向的分布数据指导本院的就业相关工作，做好专业设置与市场对接工作。
图2 2014-2016年长沙高职毕业生流向分布图
通过整理分析得到，长沙市2016年高职毕业生较往年有所下降，但继续升学或自主创业的人数依然呈上升趋势。图2说明高职学生慢慢在提升对于学历的要求，这样更能适应社会对人才技能+学历的双需求。自主创业人数也在逐步增加，特别是留在长沙创业的人数在逐年增加，从某个方面来讲，学生敢于拼搏、勇于创业的精神也有所提升，这对于整个社会来讲应该是一个良好的示范。高职毕业生流向分布，如果将各院校专业一并加以研究，就能得出每个专业毕业生的市场需求和毕业生的流向，这样有益于优化教学资源以及与就业相关的资源配置。
