高职高专物流管理专业学生就业数据可视化分析

来源:用户上传      作者:林慧君

　　摘 要 随着我国职业教育改革的推进，高职高专的招生规模不断增加，高職高专学生的就业问题一直是高职高专院校所面临的重大问题和挑战。我们对某校物流管理专业近五年毕业生数据进行了追踪调查，数据真实再现了高职高专毕业生近五年的就业情况，通过描述性统计、方差分析等方法对毕业生就业情况进行了可视化分析，得到了相关的分析结果，为高职高专物流管理专业的招生、人才培养、就业等方面提供指导。
　　关键词 物流管理专业 就业数据 可视化分析
　　Abstract With the development of vocational education， the enrollment scale of higher vocational colleges is now increasing continuously. The employment of students is always a challenge faced by these colleges. We survived the employment situation of graduates majoring in Logistics Management from a higher vocational college. The data we collected actually reflects the employment situation of these students in the past 5 years. After analyzing the data by visualization， descriptive statistics， and ANOVA， we draw several conclusions that provide logistics management major at higher vocation colleges with some instructive information about enrollment， talent cultivation and employment.
　　Keywords logistics management major; employment data; visual analysis
　　0 引言
　　高职高专院校主要培养适应生产、建设、管理、服务第一线需要的技术应用型人才。随着我国职业教育改革的推进，高职高专的招生规模不断增加，高职高专学生的就业问题一直是高职高专院校所面临的重大问题和挑战。就业率和就业的质量直接影响了高职高专院校的招生能力。
　　各高职高专院校每年都有毕业生的就业二维表数据信息，该就业数据信息中包含了与学生就业相关的各个因素，各因素所蕴含的数据又是错综复杂，如果没有有效的数据分析，很难直接从二维数据表中得到有价值的信息，因此我们希望通过对学生就业数据信息的分析，充分挖掘影响学生就业的因素以及各因素之间的关系，以可视化的方式直观呈现各因素之间的联动性和时序性，为高职学校的招生专业的规划决策和人才培养方案的制定提供支持，为学生就业提供职业规划依据。
　　现代物流业属于生产性服务业，是国家重点鼓励发展行业，涉及领域广，吸纳就业人数多。高职高专物流管理专业主要培养掌握运输、仓储、配送业务、进出口报送与报检、国际物流等称相关理论和实务知识，具有物流方案策划、建设和运营能力，适应现代物流业发展所需要的一专多能的复合型人才。大部分高职院校中都开设有物流管理专业，物流管理专业每年的毕业生数量众多，毕业生毕业的走向和就业质量一直是我们所关注问题。在本文中，我们选取了某校近五年的毕业生就业数据，以就业真实的数据进行描述性统计分析，在Rstudio环境中编写R语言代码，得其可视化分析结果，能直观真实的体现目前影响高职高专物流管理专业毕业生的因素。
　　1 样本选取
　　如表1，我们可以初步归纳出样本总体的基本特征如下：（1）各变量的数据结构以因子型为主，只有薪酬为数值型变量;（2）在2014年至2018年的观测中，女性的数量远大于男性;（3）毕业去向以正常派遣为主，但选择升学深造的学生数量逐年增加;（4）毕业生薪酬逐年上升;（5）毕业生就业单位以有限责任公司为主;（6）各计入就业统计的样本几乎不存在就业困难情况;（7）大部分毕业生均选择了与其专业对口的岗位。
　　2 物流管理专业就业情况描述性统计
　　2.1 总体就业情况
　　根据前文对样本基本情况的交代，一方面我们获取的数据变量以分类数据为主，只有一组数值型数据，因此我们采取描述性统计的方式进行研究;另一方面，我们注意到，各样本几乎不存在就业困难的情况，故我们对就业情况的分析基于毕业生薪酬，薪酬越高，就业情况越好。
　　根据样本总体情况，我们以“毕业年份”为横坐标，“薪酬”为纵坐标，作出散点图;然后使用非参数方法LOESS，作出一条平滑的曲线查看毕业生的历年平均薪酬，如图1（左）;同时我们还关注毕业生性别是否会对薪酬产生影响，因此我们将样本按照性别划分为两类，并分别使用LOESS方法拟合平滑曲线，如图1（右）。可见2014至2018年物流管理专业毕业生平均薪酬大约在2500元至3500元之间，且有逐年上升的趋势，我们可以粗略估计2019年毕业生的平均薪酬约为3500元。而在薪酬的男女差异上，我们发现除了2015年，其他年份男性毕业生的平均收入要高于女性。为了检验这种差异是否在统计上显著，我们对薪酬进行方差分析ANOVA，结果如表2，可见男女毕业生的收入差距是显著的，我们可以初步判断男性的平均就业情况比女性好。
　　2.2 生源地和家庭因素对就业情况的影响
　　另外两个可能影响毕业生薪酬的“禀赋型”变量为样本的家庭情况和生源地，理论上而言，在假定能力等因素一致时，家庭情况越好的学生越有可能获得高收入;生源地为珠三角发达地区的学生在就业上也会有一定的“先天性”优势。因此我们作出以困难生类别为依据分组薪酬小提琴图，如图2（左），“小提琴”的宽度表示y轴对应值的密度;作出以生源地为分组依据的薪酬箱线图，如图2（右），每个“箱子”中间的横线表示中位数，“箱子”的上下边缘分别表示上四分位数、下四分位数。 　　据图2（左）可知，非困难生的平均薪酬要高于家庭困難生的平均薪酬;且家庭困难生的毕业收入情况有两极分化的趋势：家庭困难生的薪酬“小提琴”在3200元和2800元处出现两处峰值，表明部分优秀的家庭困难生毕业后可以获得与非困难生类似的收入，另外的家庭困难毕业生则可能落入“低收入”群体。而在生源地方面，据图2（右），来自肇庆市、汕尾市、珠海市的毕业生薪酬较高，其中肇庆市毕业生的毕业薪酬最高，而来自中山、连州、揭阳的毕业生就业情况不太理想。因此我们在未来的工作中需要更加关注家庭困难生的就业情况，缓解困难生就业“两极分化”的现象;同样，我们还可以完善生源地结构来提升毕业生薪酬以及就业质量。
　　2.3 毕业去向对收入的影响
　　除了关注毕业生的“禀赋”，我们更关注毕业生去向对其收入的影响。在毕业去向中，最主要的变量是“专业与就业是否对口”“工作单位所属行业”和“工作职业类型”，我们可以根据不同行业、职业类型的平均收入情况，将更多的毕业生派遣至高收入行业（或职业），从而实现改善就业情况的目的。
　　2.4 专业就业是否对口对薪酬的影响
　　在参与调查的161个样本中，共有142名学生就业与专业对口，19位毕业生专业与就业不对口。图3（右）为薪酬的概率密度曲线，使用非参数核估计得出，①可见“专业就业对口”毕业生的薪酬在2300元以上的概率要大于“非专业对口”毕业生。图3（左）中也可以看出除了2014年，专业就业对口毕业生的平均收入均高于专业就业不对口的学生。
　　2.5 毕业生就业单位行业对薪酬的影响
　　就业单位行业情况同样会影响毕业生收入。我们按各行业分组，作出平均薪酬的条形统计图（如图4），然后作出各行业中位薪酬的时间序列图（如图5）探究各行业的薪酬变化。可见在众多行业中，软件和信息技术服务业的平均收入最高，电信服务业、科技推广服务业次之;而一些传统的制造业、餐饮业的收入则不高。而从各行业的薪酬变化来看，软件信息服务业、互联网服务业所提供的薪酬近年来增幅最大，也就是说，去往这类行业的毕业生更有发展潜力。因此，在就业辅导中，我们应鼓励学生向这类现代化行业靠拢。
　　2.6 毕业生从事职业对薪酬的影响
　　在就业人员从事岗位方面，我们采取相似的方法进行描述。图6中，横轴为收入的均值与统计标准误，黑点为均值，横线为标准误，表示可以接受的误差范围;图7为各职业中位收入的时间序列图，用于反映薪酬的变化情况。可见，从事统计、审计、银行业务、采购、会计的毕业生平均薪酬较高;而中等职业教育教师、公路运输人员等职业的薪酬相对较低。而在各职业的发展潜力方面，由图7可知，会计人员、行政事务人员近年来薪酬提高比较快而小学教师、审计人员的薪酬则相对保持稳定。
　　3 小结
　　文中，我们首先交代了调查样本的基本信息;然后用毕业生薪酬来衡量就业情况，通过描述性统计的方法分别讨论了总体就业情况、生源地和家庭因素对就业的影响、毕业生去向对就业的影响。可以得出以下几点结论：
　　（1）2014-2018年物流管理专业毕业生收入稳步提高，且男性的收入较女性收入高;（2）家庭困难生的就业情况存在“两级分化”的情况;（3）生源地会对毕业薪酬产生影响，来自肇庆、珠海等地区的学生就业情况相对较好;（4）寻找与专业对口的职业能显著提升就业质量;（5）从事行业、职业会显著影响薪酬，毕业生应尽量向新兴服务业，如电子信息服务业、软件技术服务业、统计行业等靠拢。
　　注释
　　① 使用Epanechnikov核函数.
　　参考文献
　　[1] 任培花，阮超.数据挖掘在高校毕业生精准就业中的路径研究[J].山西大同大学学报（自然科学版），第35卷第2期.
　　[2] 周利华.学生就业数据可视化分析与设计[J].教育信息技术，2018（1，2）.
　　[3] 李俊，王梦媛.国内外专利挖掘研究的可视化分析.高校图书馆工作，2019 .2总第39 卷第190 期.
　　[4] [美]贾里德 P.兰德（Jared P. Lander）著.R语言实用数据分析和可视化技术[M].蒋家坤等译.机械工业出版社.
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