互联网招聘大数据分析对于高职院校学生就业的推进作用

◇内江职业技术学院 吴莉萍 刘 科 谢 鹏

互联网技术的发展，改变了学生就业的选择方式，对学院的管理者来说，也提出了新的要求，为更好的提升就业率，就业管理部门需要本着对学生负责，为学生把关的态度，利用信息化技术为学生提供高专业匹配性、高就业几率的职位推荐。本文将基于互联网招聘大数据分析方面探讨在推进学生就业方面如何发挥作用。

高职院校学生就业的方式，从以前传统的现场招聘，随着互联网技术的发展，越来越多的招聘更趋于线上来完成。学生毕业求职的时候，绝大部分会有一个在网上投简历的经历，但在这个信息爆炸的时代，很容易就被海量的信息扰乱视线。

互联网技术的发展，改变了学生就业的选择方式，对学院的管理者来说，也提出了新的要求，为更好的提升就业率，就业管理部门需要本着对学生负责，为学生把关的态度，利用信息化技术为学生提供高专业匹配性、高就业几率的职位推荐。本文将基于互联网招聘大数据分析方面探讨在推进学生就业方面如何发挥作用。

1 招聘大数据来源

学生获取招聘信息主要有以下几个方面，学院组织的双选会及线下招聘会、学院就业网上发布的线上招聘信息、亲朋好友共享的招聘信息、学生自身在互联网平台上检索的招聘信息。

按照成功率做比较的话，这是一个从高到低的变化。那么，从系统推荐功能上细化，就要做到以下几点：及时推送高成功率的职位、对低成功率的职位做筛选后推送。

对比数据获取难易程度，这是一个从易到难的变化，是一个招聘单位主动参与到被动接收的转变，是一个主场到客场的地位转变。前面两种信息，直接通过学院的就业系统即可获取。第三类信息，可通过用户录入，经审核后发布。第四类信息，则需要采用爬虫技术或平台公开的API接口，从各大互联网招聘平台，如智联招聘、猎聘网等获取。

从占比来看，这几者的比例并不是一成不变的，随着时间的推移呈现出一个逐渐变化的过程。学生进入到毕业年级时，线上线下的招聘都在进行，但越接近毕业时间，学院所组织的招聘信息逐步下降，直到完全转为线上招聘。

2 招聘信息采集和分析

招聘信息分析从参与者的角度，分为学院、招聘单位和求职者三个个体。学院在整个流程中，起到交换信息，提供服务的作用。

根据不同的招聘信息的数据来源，所做的采集分析模型各不相同。

首先，就业系统的数据。能直接在学院就业系统发布招聘信息的单位，自然是对学校的专业等基本情况有一定了解，而且招聘的群体能直接锁定学校的毕业生。系统在录入相关信息的时候即可为其分配到适配的院系或专业。在采集的时候，可以灵活的定义采集规则，而且出现了数据问题，可以直接调整源头数据。

其次，互联网招聘平台的信息。此类数据的特点是数量庞大、格式多变，需要根据不同的平台适配不同的数据抽取规则，且规则固定，只能根据页面内容进行调整。抽取的内容，包括岗位名称、薪资、学历需求、工作经验、发布时间、岗位描述等。

抽取完成后，需要进一步匹配才能入库。以学院为例，毕业生的先决条件即为大专毕业、无工作经验，就可以初步完成一部分筛选。同时根据专业的匹配度，可进行进一步的筛选工作，如果一个岗位需要飞行员专业，而学院没有这方面的专业，这种岗位也自然没有入库的必要。

3 招聘信息检索及推送

招聘信息推送给求职学生的方式分为主动推送和定制推送。

主动推送功能面向专业，根据岗位适配的专业，推送给该系部或专业下的所有毕业生用户。由就业平台录入的岗位信息可直接推送给相关毕业生，由互联网平台采集的信息需由学院审核或系部审核后才能推送。

定制推送面向特定用户，需要用户在系统中定义好自身关注的关键词，如指定岗位需求，指定工作地点，指定单位类型等。以园林专业学生为例，就会关注园林、绿化等关键词。用户登录时或系统定期检索关键字推送给学生用户。

图1 就业系统招聘信息（左），互联网招聘信息（右）

4 系统介绍

为做到对学生就业的全方位服务，以便采集过程数据进行大数据分析，针对就业的各方面的应用场景进行了开发，具体的开发内容如下。

4.1 服务器硬件配置

Web服务器硬件环境：cpu：8核 2.0GHz以上；内存16G；硬盘空间2T；centos6.5及以上版本。

数据库服务器硬件环境：cpu：8核 2.0GHz以上；内存16G；硬盘空间2T；安装centos6.5、Oracle11及以上版本。

4.2 性能指标

基本指标：实现7*24小时不间断运行；页面响应不高于3秒；检索响应不高于3秒；系统需满足5000的并发访问量。

安全架构指标：系统保密性，只有授权用户才能进行相关浏览和操作，防止信息非法和非授权泄漏。系统需具备备份机制，能定期对系统和数据进行备份。系统整体结构需要在用户使用便捷性、系统安全性、可扩展性、可修改性、可维护性、可移植性、可靠性等方面有良好表现。

4.3 技术指标

（1）管理端基于B/S架构，并提供手机端web应用。学生端支持Android与IOS操作系统的终端设备。支持在Wifi、3G、4G、GPRS等多种网络环境下进行应用访问。支持主流智能手机，屏幕构件应根据实际移动终端的尺寸和分辨率自动采用最合适的尺寸，使应用具有良好的用户体验。

（2）按教育部最新的信息标准和学校管理信息标准建设，通过接口与学校现有平台整合，以便与其它系统进行数据交换共享，对于不符合要求或者无法同步共享的数据要做相应的修改。

（3）为便于后期管理维护、二次开发，系统使用javascript语言，采用vue框架开发，数据库使用Oracle。

（4）系统可实现和APP、微信公众号等手机端平台无缝集成，调用平台的拍照、扫码、单点登录、消息推送等功能。

（5）系统管理端，能够兼容Windows XP版本以上操作系统。兼容主流浏览器，如Chrome、火狐，其它基于IE内核的浏览器等。

4.4 功能模块介绍

（1）企业注册审核。企业可在智能校招系统中进行注册，由学校进行审核后，企业才可在智能校招系统中发布职位和宣讲会，且发布的职位和宣讲会必须经学校审核后，才可正式发布出来。对于违规企业可进行冻结操作，则该企业职位进行下架处理。

（2）宣讲会。企业可根据学校预设的场地时间进行校内宣讲会申请，场地不足时也可以申请由学校进行场地调控，学校审核后，学生方可进行报名，并可在APP上面浏览招聘职位，在线投递简历。参加线下活动时，需要进行报名二维码签到进入会场，活动结束可对参与的活动进行评价。可以对活动进行点赞、分享操作。

（3）双选会。学校可在官网发布双选会邀请，企业可进行报名，学校需要对报名企业进行审核，企业报名结束后学生可进行报名操作，学生可通过手机查询参会企业信息和招聘职位信息，对于企业可进行关注操作，对职位可进行收藏、分享和在线投递简历操作。参加线下活动时，学生需要通过报名二维码签到进入会场。

（4）职业咨询。学校可添加职业咨询师并对教师进行排班，学生可在线预览咨询师介绍并进行预约，并且填写预约咨询单，学校可打印咨询单并根据咨询师实际情况进行咨询时间调整，并提供学生咨询后反馈渠道。后台可进行相关数据统计，如：按不同统计时段，可统计参与咨询师生数量、各咨询师咨询次数、各学院、各年级咨询学生数据等。

（5）能力提升活动。学校举办活动，学生可进行报名参加，同时进行学生参与的情况统计，可统计不同学院、年级的学生参与。学校可对自由设置活动评价指标，学生参与后可对活动进行评价，学校可后台实时参看评价指标分数及评价详情。

（6）场地管理。学校可管理学校活动使用场地情况，进行场地开放及关闭，开放场地企业可进行预约操作。

（7）黑名单管理。学校可设置黑名单管理规则，对于报名参与活动但未进行现场签到的学生进行警示作用，进入黑名单学生不可再进行线上报名，需到就业处移除黑名单后可进行报名。

（8）广告位管理。学校可对掌上智能校招系统的banner进行管理，可添加活动链接或者第三方链接图片，进行企业或者活动宣传。

（9）门户网站。提供智能校招门户网站，展示就业新闻、通知公告、实习岗位、正式岗位、宣讲会和双选会等信息，后台可编辑发布就业信息及新闻动态，支持自定义网站栏目，可对栏目进行增删和修改名称。

（10）数据采集功能。实现新建数据源，可对数据源名称、数据源类型、主机IP、用户名、密码、数据库等信息进行设置，方便用户去针对不同数据库进行数据采集，数据源类型可支持Mysql、Sqlserver、Oracle等行业常见数据库，可支持dbf、txt、excel、csv文件类型等数据库文件的采集；

实现结构化数据采集，可支持批量开启、批量关闭实现批量采集。可实现精细化采集，选择表名称、是否增量、具体字段进行采集；实现半结构化数据采集，可设置接口名称、请求方式、接口地址、解析方式、库、表、目的表字段对应关系等信息。解析方式支持xml、json等不同方式，接口方式支持post、get、url等不同方式；实现非结构化数据采集，针对非结构化数据采集可设置数据名称、日志路径、解析方式、目标库、目标表、目标字段、关键字、表达方式等信息；实现数据采集报告功能，可选择不同的数据源，进行数据采集报告的查看，并进行不同日期不同数据量的统计功能；

提供数据爬虫或API采集工具，实现不同的数据爬取。包括但不限于http接口、FTP接口、webservice接口、oracle数据库、SQLserver数据库等；提供至少包含面向智能设备数据采集的工具，能满足包括智能设备的日志、审计数据、设备特定数据、syslog、自定义等日志数据的采集；提供数字设备的数据采集工具：如传感器、RFID等物联网设备。能对数字设备产生的实时流数据及非实时数据进行有效采集；提供对流媒体（音频、视频）的实时采集功能；根据业务数据的数据量和实时性要求，可灵活配置多种定期采集频率、采集方式、设置事件响应自动采集等多种采集计划任务。通过对就业大数据的多维度分析，可以让大学生了解所学专业的岗位需求及技能要求，并进行定向的学习规划，学习相应的专业知识，培养相应的专业技能，为人生规划提前谋划。每一届毕业生毕业之后，学院将通过发布于就业相关的调查问卷，问卷内容包括就业时间、方式、信息获取渠道、公司等相关信息，甚至可以在5年后，10年后对毕业生的就业情况进行跟踪。根据调查结果，可以做到在就业高峰期加大毕业生就业工作的推进力度，对就业率高的公司的职位大力推荐等，这些算法模型需要在长期累积中不断完善，也是本课题下一步研究的方向。

5 结束语