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數據挖掘技術在高校就業(yè)預測分析中的應用蔡麗艷

2017-03-14 | pdf | 678KB | 次下載 | 1積分

資料介紹

數據挖掘技術在高校就業(yè)預測分析中的應用_蔡麗艷

  近幾年來,隨著高校擴招規(guī)模不斷地擴大,每年都有大量的應屆畢業(yè)生面臨就業(yè)問題,高校就業(yè)指導工作就顯得尤為重要。對于高校而言, 畢業(yè)生的就業(yè)率成為評估高校辦學水平和學校社會聲譽的重要指標, 就業(yè)率低下將成為影響高校生存發(fā)展的制約因素。在高校就業(yè)指導部門的就業(yè)管理信息系統中積累了大量的、重要的學生就業(yè)信息資源,雖然大多數就業(yè)管理系統具有管理和分析功能, 但是這些就業(yè)管理系統大多是面向業(yè)務操作而設計的,不能對這些數據所包含的內在信息和規(guī)律、趨勢進行提取和分析,更不能提供重要的決策信息。隨著學生數量、就業(yè)行業(yè)、影響就業(yè)因素的多元化和就業(yè)管理的提高,高校管理者對畢業(yè)生就業(yè)趨勢的預測以及學生培養(yǎng)模式的改進越來越多的依賴于畢業(yè)生就業(yè)信息分析的結果。針對上述問題,本文提出利用決策樹技術對影響大學生就業(yè)的多種因素進行多層次、多角度的分析和比較,挖掘這些數據中所蘊含的有價值的信息,以此來幫助決策人員在學校的管理和發(fā)展中做出及時正確的判斷,同時也為大學生的擇業(yè)就業(yè)提供有價值的參考。

數據挖掘技術在高校就業(yè)預測分析中的應用蔡麗艷

  本文將某高校近三年所積累的學生就業(yè)信息進行隨機的數據抽取,通過分析,確定與本論文相關的數據表,采用多表合并的抽取方法,使用 SQL 查詢語句,根據表中的主鍵、外鍵將這些數據表逐步合并成一張數據表,并獲取所需求的字段。通過對以往影響畢業(yè)生就業(yè)因素的分析, 從而確定了影響畢業(yè)生就業(yè)的影響因素。包括:性別、綜合成績、學生身份、外語水平、畢業(yè)論文、計算機等級、城鄉(xiāng)、就業(yè)共 8 個屬性。其中城鄉(xiāng)屬性是由畢業(yè)生的來源確定,其中省會城市或直轄市,地級市及縣級市或縣城歸為“城鎮(zhèn)”,鄉(xiāng)鎮(zhèn)和農村歸為“農村”。由于樣本數據集合的數據量比較大, 通過本文的數據采集和數據預處理的操作, 將訓練樣本集中的 800 條樣本分為訓練樣本集和測試樣本集兩個部分。其中訓練樣本集約占總樣本集的 2/3(即 533 條樣本),其余的 1/3(即 267 條樣本)作為測試樣本集合對決策樹評估驗證。表 1 為部分就業(yè)訓練樣本集。


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