摘要：随着大数据技术的快速发展，利用大数据分析高校学生就业趋势已经成为高校就业管理和教育决策的有力工具。大数据不仅能够揭示学生就业的趋势、影响因素和需求变化，还可以为高校提供个性化的就业服务和精准的就业指导。本文通过对近年来高校学生就业数据的分析，探讨了高校学生就业趋势的变化及其影响因素，结合大数据技术提出了有效的预测模型与对策，旨在帮助高校更好地应对日益复杂的就业形势，提高就业质量，促进高校毕业生的顺利就业。

关键词：大数据分析、高校学生就业、就业趋势预测、就业质量、就业对策

引言:

近年来，随着高等教育的普及和毕业生人数的逐年增多，大学生就业形势日益严峻。尤其是在经济结构调整、行业变化、技术创新等背景下，毕业生的就业形势更加复杂。高校的就业服务部门面临着巨大的压力，需要根据不断变化的市场需求、行业发展趋势及毕业生特点，及时调整就业指导策略。

大数据技术作为近年来兴起的前沿科技，已经在各行各业得到了广泛应用，尤其在就业服务领域，大数据的优势尤为突出。通过对大量就业数据的分析，高校能够实时掌握就业市场的动态，为学生提供更精准的就业指导。本研究基于大数据分析，探讨高校学生就业趋势的变化及其影响因素，进一步提出相应的对策和建议。

一、高校学生就业趋势分析

1.1 高校毕业生就业率的变化

根据教育部发布的数据，近年来我国高校毕业生人数持续增长。2019 年，全国高校毕业生人数为834 万人，2020 年增加到1076 万人，2021 年预计超过900 万人。然而，尽管就业率相对平稳，但就业质量却呈现出不同的趋势。特别是在2020 年疫情爆发后，受全球经济衰退和国内经济结构调整的影响，高校毕业生的就业形势更加严峻，许多企业的招聘需求减少，尤其是部分传统行业如制造业、零售业的招聘需求大幅下降。

1.2 高校毕业生就业质量的变化

尽管近年来毕业生就业率稳定，就业质量却发生了显著变化。虽然高校毕业生的平均薪资有所增长，但并非所有专业都受益，特别是部分传统专业的毕业生薪资较低。此外，工作岗位匹配度和职业发展空间也影响就业质量。大数据分析显示，计算机科学、人工智能和新能源等领域的毕业生就业质量较高，而文科类和基础学科专业的毕业生面临较大就业压力。

1.3 就业市场需求的变化

表 1：2020 年不同专业的毕业生就业薪资分布资料来源：高校就业大数据分析报告根据大数据分析，近年来就业市场需求呈现出以下几个趋势

新兴行业需求增加：随着科技进步和产业升级，人工智能、大数据、物联网等行业对高素质人才的需求激增，尤其是互联网行业，吸引了大量相关专业毕业生。

传统行业招聘需求下降：经济转型和市场变化导致部分传统行业就业需求减少，制造业和传统零售业招聘大幅下降，许多毕业生难以进入这些领域。

跨学科人才需求增长：各行业对跨学科人才的需求不断增加，尤其是在大数据、人工智能等技术领域，企业对具备跨学科综合素质的毕业生需求日益增加。

二、基于大数据的就业趋势预测

2.1 大数据技术在就业趋势预测中的应用

大数据技术通过分析大量的历史就业数据、企业招聘数据以及社会经济数据，可以帮助高校精准预测未来的就业趋势。通过建立预测模型，结合学生的专业背景、就业意向、行业需求等因素，可以为高校毕业生提供个性化的就业指导服务。

例如，利用回归分析模型，结合历史就业数据，预测不同专业毕业生的就业率和薪资水平；通过分类算法，分析各行业的招聘需求，判断哪些行业的就业机会最具潜力；同时，通过情感分析技术，分析社会媒体、招聘网站上的就业信息，识别热门岗位和行业趋势。

2.2 就业趋势预测模型构建

通过收集过去5 年高校毕业生的就业数据、各行业招聘数据以及经济发展状况，可以构建就业趋势预测模型。该模型综合考虑以下因素：

宏观经济环境：分析国家经济增长、产业结构调整等因素对就业市场的影响。

行业发展趋势：分析各行业的发展潜力，特别是新兴行业和技术的需求。

学生的专业背景和就业意向：结合学生的专业、就业期望及地域选择，预测未来就业需求。

就业市场需求数据：分析企业招聘信息、职位空缺情况等，判断未来的就业岗位和行业趋势。通过以上模型，可以生成如下预测结果：

三、高校应对高校毕业生就业问题的对策

3.1 加强职业生涯规划与就业指导

基于大数据分析结果，高校应根据未来就业市场的变化，针对不同专业的学生制定个性化的职业生涯规划。通过大数据对各行业需求的预测，高校可以及时调整就业指导课程内容，帮助学生了解未来行业的变化和职业发展路径。

3.2 推动产学研结合，增强学生实践能力

高校应加强与企业的合作，推动产学研一体化，帮助学生在校期间积累更多的实践经验。通过企业实习、项目合作等方式，让学生了解行业发展趋势，提升他们的实践能力和就业竞争力。

3.3 提升新兴行业相关专业的教学质量

针对新兴行业的快速发展，高校应增加计算机、人工智能、大数据等专业的招生规模，并提升相关课程的教学质量。通过专业课程的优化和更新，培养具备新兴行业所需技能的毕业生，满足市场对高端人才的需求。

3.4 促进跨学科教育，培养复合型人才

高校应鼓励跨学科的教育模式，培养具有多学科背景的复合型人才。通过跨专业的课程设置、联合培养等方式，提升毕业生的跨学科思维能力和综合素质，满足市场对跨领域人才的需求。

四、结论

随着大数据技术的发展，基于大数据分析的高校学生就业趋势预测已经成为高校就业管理和教育决策的重要工具。通过分析就业市场的变化和学生的就业需求，高校能够更精准地预测未来的就业趋势

参考文献：

[1]陈慕达, 王琳. (2021). 大数据视角下高校学生就业趋势分析与预测模型研究. 高等教育研究, 43(4), 112- 118.

[2]张艳, 刘峰. (2020). 基于大数据的高校毕业生就业趋势预测及其影响因素分析. 教育与就业, 39(6), 45- 52.

[3]陈凯, 赵明. (2022). 高校毕业生就业趋势的大数据分析方法研究. 职业教育研究, 37(5), 59- 65.

[4]吴志涛, 朴岚. (2023). 大数据技术在高校学生就业预测中的应用与挑战. 高等教育管理, 41(2), 75- 82.

何颖娴 性别： 女 出生年月：19820605 民族：汉 籍贯：山东淄博 职称：中级 学历：硕士 单位： 方向：大学生思想政治 单位所在省市：辽宁省沈阳市 邮编：