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上所述各种问题.鉴于此,大数据分析在大学生个性化就业指导中的应用如下:首先,应该增强大数据分析的针对性.增强现实针对性,就是要将大数据分析及各种系统与模型的建立与大学生的需要结合起来.大数据分析是将高校的大学生就业指导与大学生需求紧密联系起来的桥梁,是为大学生成长成才服务的,我们不能一味追求大数据的"大",而应该根据大数据分析和模型,了解大学生的现状,满足大学生的需求,实现学校与大学生的良性互动,指导大学生树立正确的就业观和成才观,从而使大学生走出校门后,能与社会所需人才岗位无缝对接,并在工作中体现自身的人生价值.
其次,要增强大数据分析的准确性.信息化时代,大学生思想活跃,对大学生的指导和教育难度必然加大,应组织各类别专业力量找准入口,拓宽渠道,搜集,甄选数据.充分利用辅导员长期在一线获得的大量实际信息以及学工部,教务处等记录的学生信息,通过与网络信息对比结合,准确提炼,分析加工各种信息,筛选出有价值的数据,提高大数据分析的准确性和客观性.此外,还需要培养一支专业队伍,为大学生个性化就业指导提供专业的数据分析和智力支持.
最后,要增强大数据分析的系统性.当前大学生就业难成为社会一大难题,这一问题使得高校就业指导必须进行调整,大数据分析的应用无疑为就业指导提供了新的技术和方法.但大数据分析尚处于初步发展阶段,我们应该建立一套有序,动态,系统的运行管理机制,随时根据大学生和外界的变化,对数据系统进行合理调整.大数据分析的应用还要设立一套严格的标准,这样才能保证大数据的分析应用不脱离客观现实,提高大数据分析对大学生个性化就业指导的科学化水平.数据分析模型建立后,还要注意与社会各类系统的信息共享,建立完善反馈机制,不断为数据分析模型增添新鲜血液,保持数据分析模型的持续生命力.
四、结束语
"大数据的核心就是预测."大数据的主要功能就是通过数据算法分析海量数据,预测出事情发生的可能性,但目前大数据应用于大学生个性化就业指导方面还存在一些问题,笔者下一步加强和改进的计划包括:拓展多样数据采集途径和完善大数据分析模型及算法,结合大数据技术建立主动学习的"就业云课堂",为大学生个性化就业指导提供更加客观,科学,准确的数据,算法和模型支撑,最终预测学生就业行为趋势,实现大学生的个性化服务就业指导服务.
第24期2016年8月下
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