大数据分析大学生创业能力强化策略

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摘要：首先对大数据分析的基本含义进行概述，从全面性标准、细节性标准、整体性标准三个方面入手，对大数据分析技术在大学生就业创业能力提升中应用标准进行解析，并以此为依据，提出基于大数据分析视角的大学生创业能力强化策略。

关键词:大数据分析；大学生；创业能力；强化策略

近年来，大学生就业问题一直作为重点处理的问题，诸多大学生在毕业之后，仅有50%左右的学生能够顺利找到工作，在就业方向上，存在一定的不明确性，这给大学生的个人发展带来了不利影响。而随着时代的快速发展，大数据技术的全面普及，给大学生就业提供了条件。在大数据分析技术的作用下，通过对当前大学生就业情况的分析，找出影响学生就业的主要因素，根据不同的因素，采取对应的处理对策，以此提升当前大学生创业能力水平，引导大学生更好发展。

1大数据分析的基本概述

从大数据角度出发，其主要指在云计算、互联网技术背景下形成的一种新的产物，自身具备数据规模大、数据类型多及数据价值强等特性。通常情况下，大数据分析技术在诸多领域中均有涉及，凭借其规模大、种类多等优势，得到了各个领域的应用和普及。在大数据分析技术的作用下，能够有效实现对各项数据的综合管理，引导数据的科学应用，将数据自身价值得到充分发挥。

2大数据分析技术在大学生就业创业能力提升中应用标准

通过构建大学生就业分析数据应用体系得知，和传统数据分析方式进行比较，具备三项引导标准。

2.1全面性标准

全面分析和大学生就业相关的各项数据，不要凭借少数数据样本当作依据。少数数据仅仅指某一阶段内形成的数据，这些数据自身存在一定的不稳定性，如果对大学生就业情况仅根据这些数据展开分析，将会造成分析结果的失误，给大学生就业能力提供提供不良引导。例如，对北京各个院校大学生就业情况的分析，其中已经形成的就业分布信息能够精准获取，但是这些数据的真实性将无法评估。部分院校中设有的“空间物理”专业，因为自身存在一定的特殊性，便于对该专业的毕业生就业因素维度的掌握。但是由于诸多院校都开设了计算机专业，则该专业就业分析将无法精准获取就业因素维度。两者进行比较，大数据所应用的各个数据均是能够及时采集的海量数据，其中包含了国际发展趋势、各个行业就业情况数据等。通过数据比较，能够及时掌握某阶段内大学生就业影响因素的分布情况。

2.2细节性标准

强调大学生就业因素的繁琐性，不可过于注重某一内容的精准性。大数据分析所应用的各项数据包含了社会发展、行业发展、学生个人等内容，这些数据自身存在一定繁琐性，且数量繁多。如果要想在细节上分析数据，将无法保证所有数据的时效性。同样根据北京院校就业情况来说，如果采用大数据分析技术，对部分大学生综合素养情况进行评估，将会使得评估结果存在一定偏差，即便获取了部分数据，也无法保证数据的精准性。由此可见，需要注重数据细节，例如大学生就业需求、综合情况等，以此在学校教育中采取对应的应对措施。

2.3整体性标准

不可过于注重某一要素对大学生就业带来的影响，而是强调其对整个就业行业造成的影响。例如，通过对工程建筑行业专业学生就业情况的分析，近几年来，工程建筑行业专业专业就业率已经超过95%，我们需要做的工作并非分析其就业因素，而是掌握今后其就业发展走向，重点探究具体提升或者降低的改变因素。

3基于大数据分析视角的大学生创业能力强化策略

3.1优化建设方式

在大学生就业能力强化中应用大数据分析技术，可以从多个方面进行分析。但是从系统角度来说，主要划分成两种形式，一个是自有建设，另一个是外联建设。

3.1.1自有建设

所谓的自有建设也就是指，把就业代表性领域，通常为省市行政领域当作节点，通过和国家就业指导部门数据的结合，以此形成一个较为独立的网络系统，对该领域内大学生就业情况进行分析，并实现就业数据的处理，保证数据分析结果的真实性和精准性。在此过程中，需要科学划分区域中心，并非一定要根据现有的行政区域来区分，可以结合大学生就业网络以及经济发展情况加以划分，这样可以确保不会给采集的数据分析结果带来影响，让大数据分析技术作用得到充分发挥。

3.1.2外联建设

外联建设也就是指通过，分析机构和具备广泛数据采集能力的机构建立良好合作关系，特别是由具备较强实力的企业提供专业技术，对收集的各项信息进行分析和整合。在通过首次数据分析之后，结合数据分析结果，把采集的数据综合到国家就业指导数据库中，以此便于后续就业发展形式的分析和应用。

3.2科学应用大数据分析技术

近年来，我国大学生就业难度大的现象逐渐突显，要想促进大学生就业能力提升，就要结合实际情况，做好大学生就业信息的整合工作，从而找出较为合理的处理对策，将我国当前存在的大学生就业困难的现象进行处理。通过从大数据分析技术应用成果角度分析，在应用大数据分析技术时，需要注意四点内容。第一，大数据分析核心理念在于，利用数据分析存在的问题。在大学生就业问题分析时，并非注重对影响大学生就业数据维度的分析，而是需要全面采集和大学生就业信息有关的因素，以此给大数据分析技术的顺利应用提供依据。第二，由于就业影响数据类型较为多样，所以在进行数据采集时，常常会面临诸多较为敏感的数据，例如大学生家庭数据、大学生学习情况数据以及大学生就业数据等，这些数据在实际过程中将会给大学生就业带来一定影响。所以，这些数据采集需要结合现有法律标准来实现，做好数据的把控工作，防止数据随意扩散，确保大学生个人信息安全。第三，大数据分析特性在于海量数据等同于现实，所以，在对大学生就业信息进行探究时，需要注重对重点数据的探究，削减部分领域专业人士经验预测，以此保证数据自身价值。第四。随着大数据分析技术的全面普及，其在我国大学生就业能力强化探究中应用范畴逐渐广泛，在就业中起到的作用不断突显，实现大学生就业前景预测水平的平稳。与此同时，其也会给部分专业招生带来一定影响，让部分学生放弃自身选择的专业，导致专业发展不平衡。

3.3加强大学生就业能力培训

3.3.1强化大数据分析理念

大学生并非是束缚在“象牙塔”里的人，而是通过在学校内部竞争中实现稳定发展。在大数据背景下，大学生创业能力提高已成为一个系统化工作，不但要求其掌握充足的理论知识，同时还要具备较强的实践能力，并对当前就业环境能够加以深入分析。在这种背景下，要求大学生对大数据分析技术有全面了解，强化大数据分析理念，建立多元化创业团队，迎合大数据需求，提升大学生就业综合实力及就业能力。

3.3.2注重商业模式选择

商业模式往往是在对自身资源以及外界环境加以深入了解下选择的，可行性以及时效性将会给商业模式设计带来直接影响。受到大数据背景因素的影响，扩充商业模式的灵活性和拓展性，已经成为了当前大学生就业主要选择形式。通过合理设计商业模式，选择多元化商业模式，可以引导大学生就业顺利发展。

3.3.3激发学生学习兴趣

针对大部分大学生来说，尤其是从事商业方面专业的学生，普遍认为数据信息技术学习主要是理科生的专业。随着大数据时代的带来，数量规模的逐渐增多，没有任何人可以在数据面前保持无动于衷的心态。培养大学生对数据信息技术的学习积极性，并非对专业化教学的否定，而是实现专业人才的补充。通过自主学习，聘请专业认识进行讲解，能够有效填补学生数据信息技术不足现象，给社会培训大批综合型创业人才。

4结束语

总而言之，随着高新技术的普及和应用，在大学生就业中全面应用现代化技术，大数据分析技术作为当前大学生就业能力强化的主要技术，在该项技术的作用下，通过数据的整合和分析，对当前大学生就业发展情况有一定了解，给大学生就业发展提供精准的预测信息，这样可以有针对性采取强化措施，提升大学生就业效率和水平。

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作者:闫振福