大数据分析大学生就业率估计模型仿真

发布时间：2017-06-28 23:03

  本文关键词：大数据分析大学生就业率估计模型仿真，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：对大学生就业率进行准确估计,可以对大学生的就业情况进行准确分析,并提出合理的就业指导。进行大学生就业率估计时,对不同的学生特性信息进行分类,分析历史毕业生初次就业数据是重要的环节,但是传统方法对学生基本信息、各科考试成绩进行分类,并选取决策属性,提取学生就业与考试成绩的发展关系,并组建了学生就业率估计模型,但不能对历史毕业生就业数据进行分析,存在学生就业率估计误差大的问题。提出一种利用大数据分析的学生就业率估计模型。该模型先对不同的学生特性信息进行分类,构建基于决策树学生就业分类方程,选取学生数据特征最大信息增益率,并基于灰色系统理论分析历史毕业生初次就业数据,估计未来的学生就业率,利用分析的结果组建学生就业率估计模型。仿真结果表明,所提模型为调整大学生就业政策和措施提供了有效的理论依据。
【作者单位】： 南京师范大学泰州学院;
【关键词】： 基于大数据 学生就业率 估计
【分类号】：G647.38
【正文快照】： 1引言在当下,随着国内高等教育由精英教育逐渐迈向大众教育的行列,大学生就业问题已经成为了教育领域研究的焦点课题,同时也成为了全社会关注的焦点话题[1-3]。而其中,高校毕业就业率,不但成为高等教育消费者和社会判断大学生就业形势最直观的工具,也成为判断一所高校教育质量

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本文编号：495591