就業是民生之本，大學畢業生就業更是一件社會各界廣泛關注的焦點問題。造成大學生就業難的原因眾多，例如，因為擴招而使大學畢業生數量增長過快，而適合大學生就業的崗位增長較緩；一二三線城市、東中西部對大學畢業生的吸引力差異較大，大學畢業生對機關事業單位、國有企業、民營企業、外資企業等選擇冷熱不均，造成有的單位“眾人扎堆”，有的單位則“門可羅雀”。化解大學生就業難題，不僅需要落實好原有政策，進一步建立健全就業政策體系，而且要拓展新的有效工具和途徑。當前大數據正在推動思維變革、商業變革和管理變革，對大學生就業相關的海量數據信息進行分析、挖掘和利用，有助于大學生就業難題的化解。
一是運用大數據助推政府公共服務水平提升，更有效地落實黨和國家關于大學生就業的方針政策。有關部門一直把解決大學生就業擺在經濟社會發展的重要位置。2009年國務院出臺了加強高校畢業生就業的七項措施。今年國務院常務會議確定了進一步促進高校畢業生就業創業的政策措施。落實高校畢業生就業政策，已成為政府公共服務職能的重要內容，而信息技術可以成為支撐政府公共職能的重要手段。目前我國電子政務等領域信息化發展重點正從建設基礎網絡、應用系統、公共平臺等轉向深化整合應用、強化公共服務上來。智能設備的發展和普及，使海量的數據采集成為可能，而政府利用大數據技術，可構建高智能的社會管理中樞，推進基本公共服務均等化。因此政府要進一步完善基礎信息資源體系，強化全國大學生就業相關信息資源整合，盡可能收集異源甚至是異構的數據，多角度驗證數據的全面性和可信性，加強大學畢業生就業信息綜合開發利用，建立健全大學生就業預警機制，提高就業管理應急調控能力。
二是運用大數據促進市場發揮在資源配置中的決定性作用，幫助人力資源供需雙方形成更理性的預期，減少就業矛盾。“十二五”期間，我國的就業壓力從總量為主向總量壓力與結構性矛盾并存轉變。高校人才培養與社會需求間的結構性矛盾問題異常突出，即一批大學生難以實現就業的同時，另有一批用人單位難以招到適合人選。我國現有的經濟結構與高校畢業生數量不匹配，產業升級創造中高端崗位的速度低于高校畢業生的增速，人力資源供給與崗位需求產生的不匹配，難以滿足快速增長的大學畢業生的就業需求。另一方面由于信息不充分和信息不對稱，一些大學生對市場需求信息獲取不充分，沒有形成穩定預期，處于高不成、低不就的困境中。有些行業的數據涉及上百個參數，難以用傳統的方法度量與處理，而大數據通過數據挖掘技術，分析復雜海量數據的多源異構、多實體和多空間之間的交互動態性，更準確地預測經濟和產業的未來發展變化，能更好地描繪就業需求的現狀及未來變化態勢，幫助大學畢業生理性地動態調整就業預期，以適合市場實際需求，從而減少大學畢業生的就業成本，降低用人單位的試用和培訓成本，實現人力資源市場的多贏。
三是運用大數據可以幫助高校優化資源配置，將就業問題前置處理，增強大學畢業生就業能力，使大學畢業生更符合就業市場需要。目前各高校就大學畢業生的就業指導做了很多工作，但是目前的就業指導主要是針對畢業生的。如果培養大學生的整個周期都重視就業問題，將就業問題前置處理，就能更多地產出符合就業市場需要的人才。從某種角度來說，大學生可以視為高校的“產品”，其質量合格與否，需要接受社會和用人單位的檢驗。一名大學生從進校到畢業，其周期是四年或三年。也就是說，大學生這種“產品”的生產周期較長，而市場經濟的形勢是經常變化的，產業發展也存在周期性。同一個產業，今年繁榮興旺，明年卻有可能進入低谷。高校學科和專業設置的剛性較強，不可能年年動態調整，因此引起的供需結構性差異矛盾依然較突出。這就需要更強有力的工具方法，分析預測經濟發展和市場的變化，并引導高校更富彈性地配置教學資源。對大學生就業相關數據進行收集、存儲、計算、挖掘和管理，并通過深度處理技術和數據建模技術，使數據具有“智能”的技術能力，可幫助高校優化資源配置，引導大學生的學習內容適度靈活地調整，掌握更強的獲取知識的能力及就業能力。
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