您好, 访客   登录/注册

地方应用型本科高校就业数据可视化研究

来源:用户上传      作者:程春 郁舒兰

  摘 要:大学生高质量就业成为高校发展的重中之重,也是检验高校人才培养成果的体现。本文以淮阴工学院的就业情况为例,研究应用型本科院校的就业数据可视化展示,利用可视化软件GIS(地理信息系统)、Tableau,提供直观、新颖、高效及美观的可视化展示方案。
  关键词:高校数据;就业;数据可视化;淮阴工学院
  随着大数据时代的到来,数据信息可视化的应用遍布各行各业。[1,2]近年来,在经济下行的宏观形势下,就业工作面临着各种压力。就业问题是最大的民生问题,要坚持就业优先,实现更高质量就业。“一带一路”建设、京津冀协同发展、长江经济带发展等重大战略目标的推进,“中国制造 2025”“互联网+”等行动计划的提出,乡村振兴战略的构建等,必将释放出巨大的市场活力,给大学生就业带来新的增长空间。
  毕业生的就业率和高质量就业是高校发展的重要指标之一,就业情况直接影响高校在社会中的认可度。挖掘毕业生就业中的各类信息数据,借助可视化技术手段,能有效直观地了解就业情况。企业对学校人才培养、教育教学的反馈意见,促进学校的专业设置改革,强化专业实践环节,不斷创新就业指导服务,帮助学生树立正确的就业观念。
  1 就业数据来源
  淮阴工学院作为江苏省苏北地区的应用型本科院校,以2019届毕业生数据为研究基础,建立学生毕业去向、就业质量、母校评价等数据研究框架。利用学校现有的招生、教务、学生工作、就业管理等系统提供各种有关毕业生的有效数据信息,结合招聘会期间发放的调查表汇总数据;以数据可视化分析呈现,通过交互式研究,挖掘数据规律,为学校的发展提供技术支撑和参考。
  2 就业数据整合
  2.1 毕业生基础数据
  淮阴工学院2019届毕业生人数5330人,普通本科3897人,专转本1033人,对口单招400人。生源以省内为主,4396人,占比82.48%,省外934人,占比17.52%。就业率最高的专业是车辆工程、工程管理、城乡规划等9个专业,就业率最低的是英语专业。
  2.2 就业质量方面数据
  从毕业生就业的单位性质来看,机关事业单位为2.16%,国有企业11.07%,“西部计划”“苏北计划”等基础项目0.29%,民营、三资企业70.56%,自主创业0.19%,出国、出境15.14%,其他类别0.59%。从薪酬状况上看,月收入相对较高的行业是房地产行业,相对较低的行业是卫生和社会工作。从工作与专业相关度上看,最高的是会计学专业92.31%,最低的是市场营销专业20.69%。毕业生工作满意度最高的是会计学专业,最低的是人力资源管理专业。
  2.3 毕业生对母校满意度数据
  通过对毕业生对母校的满意度的调查:自身发展满意度为89.78%,母校满意度96.73%,母校推荐度65.16%,课程教学满意度94.54%,学生管理满意度94.76,生活服务满意度93.80%,创新创业教育教学满意度92.56%,创新创业实践训练满意度92.83%,创新创业指导服务满意度93.52%,就业指导服务满意度93.87%。
  3 就业数据可视化流程分析
  数据可视化流程主要是由就业收集数据、处理数据、可视化映射、可视化展示4种部分组成。
  从招生系统、教务系统、学工系统中了解学生情况相关数据;从就业系统中选取当年毕业生就业情况数据;通过网络调查、电话反馈等一系列手段对数据真伪进行抽查,并对已有数据进行必要的补充。除对数据进行清洗、去除噪声外,还需要对数据的降维、聚类和切分、抽样等进行处理。处理后的就业数据,再利用桌面系统可视化软件Tableau 导入数据,进行就业数据的可视化分析,选择展示的图表格式实现可视化。
  4 就业数据可视化分析
  4.1 就业数据表达方式
  (1)基于GIS的就业分布信息可视化。通过对就业数据进行分析,淮工2019 届毕业生就业的主要地区集中在江苏省及浙沪地区。其中,江苏省内就业人数占比为 77.11%,省外就业及出国人数占比为 22.89%。就业单位的城市整体环境、配套设施、交通分布、距离家庭远近等因素都会影响毕业生就业的选择。因此,部分数据适合用GIS(地理信息系统)做就业去向问题进行可视化分析。
  GIS(地理信息系统)是对地理空间信息进行采集、管理、存储、分析、显示、输出的一项技术。它以数据为基础,可以建立地理空间的统计,将地理空间分布的数据特征可视化。[3]利用GIS引擎渲染可视化背景,通过颜色、形状映射将毕业生就业指标数据进行叠加,以点线动态结合方式研究其分布状况,从而简洁明了地展示地理信息对毕业生就业的影响。
  (2)基于Tableau特征的就业数据可视化分析。在我们统计的就业情况数据中,包含了毕业生的结构数据分析,比如学科门类、性别、生源地、民族、专业等数据,同时还有各专业的就业率、收入情况、满意度等。这些都可以在Tableau中开展数据分析, Excel格式数据直接导入Tableau中建立数据分析,实现多方位联动分析及呈现数据可视化功能。
  Tableau可以使数据与图表结合展现,选择连接的数据源,连接到数据,然后选择Excel,在Tableau可视化软件中打开Excel后,点击“转到工作表”,在Tableau中展现就业Excel数据。我们可以清晰地看到Tableau中的分维度和度量两种数据类型,其中,维度是不可统计的数据,度量是我们统计好的就业相关数据,就业原始数据中的就业地点理所当然就是维度数据,而就业人数则就是度量数据。因为要使用Tableau的地图功能,所以首先得将就业地点这个维度数据变成地理角色。[4]右键“就业地点”—选择“地理角色”—选择“就业地点”;确定后会看“就业地点”旁边有个小地球的标示,按住Ctrl键,同时选择这两个字段,随便选择一个地图。选择的数据已经在中国地图指定位置显示出来了。Tableau可以把数据转换成条形图、折线图、饼图、地图、散布图、甘特图、气泡图、直方图、靶心图、热点图、突出显示表、树形图、箱形图等图表,简单灵活,容易操控。   4.2 应用型本科的就业数据可视化研究方法
  (1)横向多变量关联数据可视分析。就业数据可视化是一个复杂的多关联的数据可视化分析,分析就业的个性特征和共性特征。学生的所学专业、就业领域、就业地点以及生源省份都存在多种关联,对同一届不同类型毕业生分析,省内及经济发达地区毕业生主要首选以考研为主,约占学生总数的20%;其次才是求职。就业满意度来说,文科专业比理科专业要高。可以通过可视化技术对各种就业数据的关联性展现出来,实现多个变量同时可视化联动分析,从而寻找相互間的变化规律,为高校的改革发展提供思路。
  (2)纵向时序性关联数据可视化分析。高校就业数据分析,要考虑到纵向时序性数据的采集,同一届毕业生数据的变化易出现偶然性,不能代表其规律。对于这种情况,我们通过对2015~2019年的就业数据进行分析,按纵向时间顺序进行可视化分析方法,将时间作为主要研究线路,对动态、静态交互方式处理。[5,6,7,8,9,10]对历年数据进行可视化分析,研究应用型本科院校就业数据的历年变化特征,通过缩略图呈现在图表上,展示就业情况历年变化。
  5 结语
  数据可视化分析研究在各个领域应用广泛。本文就淮阴工学院就业数据进行可视化分析,探索影响毕业生就业存在的因素,根据数据变化规律,为应用型本科高校调整招生专业、人才培养方案制订提供依据,促进高校长远发展,为地方经济发展培养更多高端人才。
  参考文献:
  [1] 黄堰,程晓荣.大数据背景下数据可视化方法研究[J].电脑知识与术,2016,12(17):231-233.
  [2] 孙梦觉,徐敏,牛斌.电力大数据可视化研究设计[J].电子技术与软件工程,2017(19):173-174.
  [3] 杨苏宁.空间数据挖掘在城市地理信息系统中的应用[D].江苏科技大学,2010.
  [4] 陈佳艳.基于Tableau实现在线教育大数据的可视化分析[J].江苏商论,2018(2):123-125.
  [5] 高娃.交互设计类课程过程性考核探索研究[J].设计,2018(18):111-113.
  [6] 李晶.人机界面设计课程体系探讨[J].设计,2018(23):112-114.
  [7] 蒋晓雪,金冬.浅谈闽南文化在交互文创的设计与应用[J].戏剧之家,2019(18):186-190.
  [8] 何晓乔,戴甜甜,赵寅.产品交互体验设计研究[J].艺术科技,2019,32(07):55-56.
  [9] 王玮,韩鹏,黄琳皓,罗亦然. SOLOMO模式下在线旅游产品的交互界面设计[J].创意设计源,2018(03):60-65.
  [10] 简梦婕,李晶,刘灿灿.针对大学生拖延症的劝导式交互产品设计研究[J].设计,2019,32(19):138-140.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/1/view-15144999.htm