数据挖掘在高校毕业生就业指导上的应用

近年来高校毕业生的就业问题引起了社会各个方面的关注,高校通过建立毕业生资源库,及时发布企业招聘信息,加强对毕业生的就业指导工作等措施,一定程度上缓解了毕业生就业问题。但现阶段毕业生就业指导工作中存在着诸如相关数据理解表层化和主观性偏差等问题。本文对某高校现存的大量历史招聘数据实施数据挖掘建模,通过对毕业生的求职公司类型的预测和可信度对比,辅助高校相关部门对毕业生实现一对一的就业指导工作。从而推进高校毕业生就业工作的改革,促进毕业生顺利就业。     

决策支持系统在高校毕业生就业管理系统中的研究与应用

为了解决普通高校毕业生信息的管理问题,设计了高校毕业生管理系统.系统可以将大量重复繁杂的工作利用计算机处理,能够较好地保证数据一致性、准确性和及时性.引入数据挖掘理论,对高校就业管理系统中的数据进行分析,发现决策属性对就业类别的影响,从而在以下方面为领导提供决策支持:提高就业率、提高就业层次、改进现行培养机制.     

关于提升高校毕业生就业信息网站建设的几点思考

随着高校大规模扩招，高校毕业生人数迅速增加。就业形势日趋严峻。在当前高等教育市场化的环境下，毕业生就业的好坏将直接决定招生的生源，关系到高校的办学质量和经营效益，在很大程度上决定着学校的生存和发展。如何做好高校毕业生就业信息服务成为高校学生工作的一项重要内容。而网上人才交易作为毕业生和用人单位之间跨越时空的信息交流渠道，发挥着越来越重要的作用，功能日益凸现。     

大数据背景下高校就业信息整合系统开发

该文旨在介绍J2EE应用平台,设计并实现一个就业信息系统。该系统将高校毕业生应聘、用人单位来校招聘、高校毕业生就业数据统计、就业指导、毕业生精准帮扶、毕业生数据管理、就业机构信息为一体,实现学生从高校到社会信息的高校管理、有效挖掘,从而使高校毕业生就业工作更加精准,为高校招生工作、专业的开设工作、教学工作、就业服务提供必要的、真实的数据支撑。从而提高高校的综合实力。     

基于Apriori算法的数据挖掘在高校毕业生就业指导中的应用

随着高校毕业生人数的增加和管理信息系统的应用,产生了大量复杂的就业数据,利用Apriori算法的数据挖掘技术,从就业数据中挖掘出学分绩点与用人单位录用学生之间的关联规则,有助于提高就业管理部门对毕业生就业指导的实效性,实现毕业生更快更好的就业.     

大数据时代基于就业网络信息服务平台的大学生就业指导研究

高校就业网络信息平台面临着大数据时代带来的极大挑战,如何从海量繁杂的数据中有效地将高校毕业生的就业信息"提纯",给予毕业生准确的就业指导,提高学校就业指导工作的效率,是个值得研究的课题。目前的就业网络服务平台存在不能将政策发布、人才导向、供需调剂、及时公开等功能同时兼顾的缺陷。针对这些缺陷提出建设性意见,如建立就业网络信息服务平台与大学生就业指导相结合模式等。     

数据挖掘技术在大学生就业分析中的实证研究

近年来,随着高校招生规模的不断扩大,我国高等教育已逐渐步入大众化教育阶段,高校毕业生所面临的就业压力再次引起人们的关注。针对辽宁省内高校毕业生的定量分析及预测比较少见,提出将数据挖掘技术应用到高校就业分析中。首先提取了省部分高校毕业生的基本信息库、成绩数据库,等级考试数据库及就业信息数据库,并对数据库进行了抽样及预处理;其次应用数据挖掘技术中的ID3算法及数学统计方法挖掘出与就业相关的分类规则,通过分类规则找出影响毕业生就业单位性质的主要因素;最后根据分析给出促进高校就业的决策建议:提高大学生的基础与专业素质;大学生要转变就业观念,理性调整期望值;有意识地积累和利用社会资本。     

校企合作新模式推进独立学院就业工作探析

高校毕业生的就业问题是当前高校工作的核心内容,独立学院作为高等教育的重要组成部分,如何在日益严峻的就业环境中解决提高毕业生就业质量是当前面临的重要问题,该文就毕业生就业问题提出校企合作模式,针对如何加强校企合作进行剖析,提高独立学院就业质量给出实质性建议。     

构建适应高校本科建设和发展的就业工作体系

高校毕业生就业率高低和就业质量好坏,直接反映高校本科教育教学质量和办学水平,已成为本科教学工作水平评估的重要指标。加强毕业生就业工作,构建适应本科建设和发展的就业工作体系,笔者认为,应从加强领导,狠抓制度建设,强化目标管理;加强就业市场开拓,不断拓宽毕业生就业渠道;加强毕业生思想政治教育和就业指导服务;增强服务意识,提高服务水平,为毕业生就业创造良好的氛围等方面着手。     

构建大学生就业能力培养体系的基本思路

高校毕业生就业质量是衡量大学生个人价值和高校办学质量及就业指导工作的新标准。就业质量涉及毕业生到岗率、初次就业率、就业稳定率、工作岗位与专业对口率、各方面的满意率。各高校就业指导工作必须创新观念,努力实现工作重点从注重就业率向就业率与就业质量双提升的转型。高校应树立就业是高校生命线、有限就业市场导向和全程化就业指导培养等理念,构建符合自身的就业能力培养教育、实践和保障体系,切实提高大学生就业能力。     

数据挖掘在大学生就业失衡现象中的应用研究

根据Fayyad的研究成果,对C4.5算法的连续属性离散化过程进进行了改进,提高了分类准确率和计算速度。针对所调研的学生学习成绩和就业信息数据,利用改进后的C4.5算法进行数据挖掘,分别构建了学生学业成绩模型和就业分析模型。该模型分析结果显示,学校培养的人才和企业需求的人才之间存在差异,影响了大学生的就业。所建模型为有效地分析大学生就业失衡的原因提供了帮助,也为学校制订科学合理的人才培养方案提供决策辅助。     

改进的ID3算法在高校就业系统中的应用分析

为有效利用高校就业管理工作中多年来积累的大量数据,通过对数据挖掘中常用的决策树ID3算法进行研究,结合就业信息的特点对ID3算法进行了改进,并对改进的ID3算法进行了分析,指出了决策属性对就业的影响。     

转变观念,齐抓共管,做好高校毕业生就业工作

随着经济体制的变革和高等教育的进一步发展 ,毕业生就业成为衡量高校办学效益的最重要的标准之一。毕业生就业关系到广大学生的切身利益 ,关系到学校的生存和发展 ,关系到广大教职员工的根本利益。作为一所地方性高等院校 ,应该转变办学思路 ,树立教育主动为地方经济发展服务 ,围绕着西部开发需求办教育的观念 ;象企业重视产品销售一样重视毕业生的就业工作 ;科学合理地设置专业 ;进一步提高人才培养的质量 ;强化就业教育和就业指导 ,增强学生的就业技能 ,培养学生的创业能力 ;为毕业生做好就业的各项服务工作 ;把毕业生就业工作作为牵动学校全局的一项重大任务来抓 ,至关重要。     

基于外语专业毕业生就业质量评价标准及体系研究

近年来,高校毕业生就业质量已成为衡量高校办学水平的重要指标之一,科学的就业质量评价体系能够更加全面、客观地反映毕业生的就业状况,为高校人才培养提供重要参考价值。该文从就业的主、客观因素出发,深入分析外语专业毕业生就业质量的构成因素,提炼出外语专业毕业生就业质量的评价指标及体系,并以广东工业大学外国语学院为例进行实证分析,以期能为外语人才的培养提供参考。     

应用决策树分析影响高校学生就业的因素

数据挖掘技术可以从大量的历史数据中发现内在的规律和联系。利用决策树ID3算法可以对高校学生的就业信息进行分析，发现影响学生就业的因素，从而引导高校的管理者和学生确立正确的努力方向，提高学生的就业率。     

数据挖掘在独立学院招生录取评鉴中应用

云技术、数据挖掘、互联网+等概念已经渗透到各个行业领域。高校每年招生产生的大量数据也逐渐被学校重视起来重新考量。本研究使用数据挖掘技术决策树ID3算法和其改进算法C4.5,探究这些数据运用在招生宣传决策中的可行性和有效性,并寻找录取新生的信息之间的关联规则。提出了把数据挖掘技术应用于高校招生工作和高校管理工作的新思想,并建立了高校招生的数据挖掘模型。     

数据挖掘在高职院校学生技能考证系统中的应用

随着高职院校毕业生的不断增多和各种学生管理系统的应用,造成了大批的复杂信息数据。本文通过研究数据挖掘算法,应用数据挖掘中的数据预处理技术,以高职院校学生技能培训和证书的数据作为研究对象,帮助高职院校进行学生的技能培训,对学生的就业也具有很大的指导作用。     

营销理论在高校就业工作中的应用

随着高校毕业生人数的逐年增加,加之当前全球经济的不景气,高校毕业生的就业竞争日益激烈,可以说达到了白热化的状态.高校毕业生的就业问题直接关系着学生的前途和命运以及学校的生存发展,加强就业工作已成为高校的共识.在就业工作中必须引入先进的理念,合理运用各种策略,就业工作才能更上一层楼.     

对高校毕业生就业率的认识与思考

社会主义市场经济条件下,高校毕业生就业的形式多种多样,就业率的统计面临着“隐性就业”和“虚拟就业”等现象,这就决定了高校毕业生就业率并不能客观公正地反映毕业生就业的真实状况。高校毕业生就业是社会问题学校化和学校问题社会化之间的矛盾,本文从就业工作的体制和机制二个方面提出了提高毕业生就业率的某些具体措施以及准确统计毕业生就业率、评价毕业生就业工作的具体方法。     

数据挖掘在高职院校就业指导中的应用研究

提高就业率是以培养应用型人才为宗旨的高职院校重要目标.将C45算法应用于就业信息统计分析中,通过对就业数据预处理、就业决策树的构建和剪枝,从其抽取分类规则,并指出决定就业单位类别的决策属性,得到一些较实用的预测毕业生就业动态的规律,从而更好地服务于学生就业指导工作.