就业数据统计十篇

就业数据统计 篇1

关键词：旅游就业统计,统计范围,统计指标

我国旅游业快速发展, 规模不断扩大, 旅游就业已成为我国劳动力就业的重要部门。旅游就业统计是反映旅游就业状况的基本条件, 是政府制定正确旅游就业政策的基础。

一、我国旅游就业统计基本现状

我国目前的旅游就业统计是依据2002年国家旅游局和国家统计局绘制了《新增旅游产业直接就业人数统计报表》进行的。这一文件明确规定:

1、新增旅游景区 (点) :包括自然、人文等传统旅游景区 (点) , 也包括工业旅游、农业旅游、林业旅游、科技旅游等新兴旅游区 (点) 。对工业旅游、农业旅游、林业旅游和科技旅游等新兴旅游区 (点) , “直接就业人员”只统计在本区 (点) 直接从事旅游管理、经营和接待的人员。

2、新增旅游住宿单位 (户) :包括宾馆、饭店、社会旅馆、招待所, 也包括家庭旅馆。

3、新增旅行社:包括国际旅行社和国内旅行社。

4、新增旅游餐饮单位 (户) :只统计旅游景区 (点) 内及其周边地区专门为旅游者服务的餐饮单位 (户) 。

5、新增旅游运输单位 (户) :只统计专门为旅游者服务的车、船、出租汽车、人力车单位 (户) 。

6、新增旅游商品生产销售单位 (户) :只统计景区 (点) 内及毗邻区域内直接生产、销售旅游商品和纪念品的单位 (户) 。

7、新增旅游娱乐单位 (户) :只统计专门为旅游者服务的演出单位和晚间娱乐场所。

8、其他新增旅游服务单位 (户) :是指上述7项未能涵盖的直接为旅游者服务的其他单位 (户) 。

国家旅游局和统计局此次开展的旅游就业统计工作, 对我国旅游就业统计起到了很大的促进作用, 主要体现在以下四个方面:第一, 明确指出了旅游产业直接就业人数的统计范围, 包括旅游景区 (点) 、旅游住宿单位、旅行社、旅游餐饮单位、旅游运输单位、旅游商品生产销售单位、旅游娱乐单位和其他旅游服务单位。这有助于各省市及其下属的基层旅游局对旅游就业统计的基本企业类型有清晰的认识;第二, 首次在统计上确认了工业旅游、农业旅游、林业旅游、科技旅游等新兴旅游区 (点) 的类型, 把它们划归旅游景区 (点) 并纳入旅游就业的统计范围, 体现了对新型旅游业态的关注, 同时也拓展了对传统旅游景区 (点) 的认识;第三, 统计口径中明确指出只统计旅游景区 (点) 内及其周边地区专门为旅游者服务的餐饮单位和旅游商品生产销售单位, 同时也只统计专门为旅游者服务的旅游运输单位和娱乐单位。这部分解决了统计范围界定不清的问题;第四, “其他旅游服务单位”一项体现出了极大的灵活性。一些非核心的旅游企事业单位 (例如政府旅游管理部门、旅游协会等) 可以划归此项。

二、旅游就业统计存在的问题

(一) 旅游就业统计范围存在的问题。

虽然在2002年后, 我国旅游就业统计有了较大的进步, 但随着旅游产业的快速发展出现了不少问题。

1、从旅游产业直接就业人数的统计

范围来看, 已有的几大类型的旅游企业都属于狭义旅游业, 或者说旅游产业的核心范畴, 而其他边缘的旅游企业仍然没有被纳入统计体系。这跟我国旅游业日益发展的现实不符, 无法全面体现出旅游就业应有的规模。

2、虽然为了避免人为扩大旅游业就

业范畴的过失而特意指出只统计旅游景区 (点) 内及其周边地区专门为旅游者服务的企业, 但是对于如何界定“景区周边地区”的范围以及何谓“专门为旅游者服务”等诸多细节问题, 该报表仍然未能作出明确的解释。这会导致因基层统计者理解不同而形成的差异。

3、仍然没有界定旅游就业人员的概念。

对于季节工、临时雇用人员等应不应该算作旅游就业人员, 如果就业者工作不满一年又如何折算等问题都没有作出清晰的解释。

(二) 统计指标存在的问题。

我国有关旅游就业状况的指标, 每年发表在公开出版的《中国旅游年鉴》和《中国旅游统计年鉴》上。在其统计指标体系中, 只有“旅游业从业人员基本情况”、“旅游业基本单位数”以及旅游企业主要经济指标中的“全员劳动生产率”、“人均实现利税”、“人均实现利润”等为数不多的几项指标与就业相关。并且, 旅游业从业人员基本情况, 只是给出了几种类型旅游企业的就业人员总数。除总数外的其他内容没有得到任何反映。比起旅游业的其他指标, 尤其是多角度多层次反映海外和国内旅游者情况的指标来看, 目前对旅游就业人员采取的统计视角还十分狭窄, 资料的丰富程度也远远不够。这需要有关部门和学者们深入研究, 构建新的旅游就业统计指标体系。

三、现行旅游就业统计存在的隐患

旅游就业统计是了解我国旅游业基本就业状况和解决旅游就业问题的前提条件。我国旅游就业统计中存在的问题, 在旅游经济活动中不利于各项旅游政策的制定和执行。这样, 如问题长期得不到改善, 会产生以下后果:

(一) 不能真实全面地反映旅游业发展现状。

旅游就业统计范围界定不清容易造成对旅游就业人数估计不足或者估计过高, 而统计指标体系不全则会造成单纯从数量而不能从质量角度评价旅游就业状况的问题。无论出现哪种情况, 都不利于人们看清旅游业对就业的真正作用和影响, 不利于人们全面、正确地评估旅游业的发展状况, 更不利于政府部门形成有关旅游业的各项决策以保证旅游业的健康快速发展。

(二) 不利于学术研究和探讨。

《中国旅游年鉴》和《中国旅游统计年鉴》上提供的数据是反映我国旅游业从业人员状况的唯一官方资料, 同时也是开展旅游就业研究的第一手基础资料。但是, 由于年鉴上提供的旅游就业统计数据不全、统计类目变动较大、评价指标缺乏, 致使开展旅游就业相关研究困难重重。目前, 我国直接旅游就业人数与间接旅游就业人数的比例关系仍然是一片空白。专家学者、政府官员在谈论该问题时不得不引用发达国家的数据以作参考, 而各省市也以一个旅游业直接就业带动4～5个间接就业的国际惯用说法来衡量和评价旅游业对地方经济发展的作用。但是, 旅游业发达国家的经验数据是否能够用来评估我国正处于成长阶段旅游业的就业影响, 是十分值得怀疑和推敲的。要获得我国旅游业和各省市旅游业准确可靠的就业乘数和比例关系, 就必须首先解决旅游就业统计的问题。无法从旅游就业统计中获得正确的基本数据, 相关方面的学术研究要么难以进行下去, 要么得出的结论也会因建立在不可靠的统计数据的基础上而产生谬误。

(三) 导致对人们的择业选择产生误导。

一方面由于旅游就业基本统计资料不全, 旅游从业人员单从数目上看似十分庞大, 造成旅游业对社会就业的作用与贡献被过分高估。在我国目前就业形势十分严峻的情况下, 高估旅游业的就业影响将会使普通择业者因过分看好旅游业的就业前景而大批涌入旅游行业, 同时也会使社会上与旅游相关的教育和培训机构大肆扩招学员。如果旅游业不能吸收相应数量和层次的就业人员, 就会造成社会资源的极大浪费;另一方面如果单凭与某些一线员工的接触而非对旅游业进行全面了解得出旅游就业门槛低、素质差、难以吸纳高层次人员的结论, 则会迫使一部分原本有志于在旅游行业工作的人转向别的行业, 使旅游业难以补充未来发展所需的新鲜血液。如果这种情况发生在旅游院校的学生身上, 就会形成学生“学无以致其用”和旅游业“人不能尽其才”的“双输”局面。

(四) 影响提升旅游就业质量。

仅从数量上看, 我国旅游产业解决了众多人就业的问题。然而, 旅游就业依然面临许多问题。如员工跳槽率高、流动性大、劳动效率低等。这些都是困扰我国旅游产业发展的重要因素。为什么会出现一方面就业基数大, 而另一方面就业状况堪忧的问题, 其原因只能通过对旅游就业真实情况的全面了解而得到解释和解决。

四、结论

总之, 我们认为对旅游就业的各种误解产生的根源在于旅游统计工作的薄弱和统计资料的稀缺。对以上提出的在旅游就业统计中存在的各种问题如何解决, 需要有关部门和理论界共同探讨, 以制定出有效的解决方案。

参考文献

[1]厉新建.北京旅游就业研究及修正计算.旅游学刊, 2009.3.

就业数据统计 篇2

一、问卷描述性统计

本文调查的对象是某多科型高校16 个专业的本科毕业生。共发放问卷300 份, 收回300 份, 有效问卷292 份。调查问卷分为8 大部分, 分别调查学生的就业状态、学习能力、家庭情况、沟通能力、思维力、应变和抗压能力、实践经历和就业态度, 希望通过对调查数据的分析, 探寻影响学生就业能力的因素。在整体就业情况统计中, 已经签约的学生占33% , 未签约的学生占67% 。在已经签约的学生中, 10. 1%的学生对自己的工作表示很满意, 52% 的学生基本满意, 而9. 5% 的学生对自己目前的工作很不满意。在找工作过程中, 认为比较顺利的占了62% , 认为非常不顺利的占了不到1% 。综上分析, 此高校本科毕业生的就业情况总体上较好, 具有就业意愿的学生中一半以上能够找到让自己比较满意的工作。

在就业能力影响因素方面, 已经签约的学生中, 实践经历和沟通能力被认为是对就业影响最大的因素, 分别占到47% 和41%; 而约25% 的学生认为家庭因素对自己就业影响最大; 20% 的学生认为学习成绩对自己就业影响最大。在未签约的学生中, 接近70%的学生认为实践经历是对自己就业影响最大的因素。

二、大学生就业能力结构方程模型

为了进一步深入了解和理清学习成绩、家庭情况、应变和抗压能力、沟通能力、思维力、实践经历以及就业态度这几大因素对高校本科生就业能力的具体影响机制和影响程度, 本文实证部分采用结构方程模型 ( SEM) [4]进行分析, 目的是定量分析出高校本科生就业能力的主要影响因素及其影响程度。

模型分析结果为:

( 一) 就业能力影响因素分析

在0. 1 的显著性水平下, 学习成绩、思维力、沟通能力、实习经历、就业态度对于学生的就业能力有着显著性的正向影响。其中沟通能力对于就业能力的影响因素最大, 回归系数为0. 472, 而学习成绩、思维力、就业态度以及实习经历对于就业能力有微弱的正向影响, 回归系数分别为0. 064、0. 082、0. 160、0. 1。家庭情况、应变能力对于就业能力的影响并不显著。

( 二) 影响因素之间相关分析

从模型的输出结果我们得出: 就业态度对实习经历有正向影响; 实习经历对沟通能力具有正向影响; 思维力对于学习成绩具有正向影响。就业态度对实习经历有正向影响, 说明具有强烈就业需求的毕业生会选择参加更多的实习增强自己的竞争力。实习经历对沟通能力具有正向影响, 说明社会中的人事关系比学校中的要复杂得多, 学生在实习过程中能够更多地接触社会, 锻炼处理社会关系的能力, 培养良好的沟通能力。思维力对于学习成绩具有正向影响。逻辑思维能力是学生智商的一部分体现, 对于学生接受新知识的能力有一定的影响。清晰的思维可以帮助学生在处理各方面大量的信息时更快速有效地获得有用的部分。

三、政策建议与总结

大学生的就业能力是其自身知识、能力、素质的综合体现。根据调查结果, 本文从三个方面提出关于提高高校本科毕业生就业能力的对策。

( 一) 政府方面

政府要充分发挥其在促进大学生就业中的积极引导作用, 充分调动其他各方主体解决相关问题, 为大学生就业搭建平台。

政府要努力协调大学生培养与人才需求的矛盾, 实现需求与供给的有效衔接, 这是解决大学生就业的重要环节。加大教育经费的投入, 提高人才培养质量, 实现大学生教育与社会经济发展的人才需求的有效对接。

通过体制创新切实突破产学研合作的各种障碍, 加快创新创业平台的建设, 鼓励大学生自主创新创业, 集聚创新资源, 激活创新要素, 转化创新成果, 为大学生营造自主创业的良好环境。

加强毕业生信息管理, 完善劳动力市场供需匹配机制。建立健全相关职能部门的信息匹配机制, 减少劳动力市场和大学生就业间的信息不对称, 为企业等用人单位提供全面的毕业生信息, 及时发现用人单位所需人力资源, 为毕业生提供全面的企业信息、岗位信息, 方便就业。

在就业服务方面, 就业培训和指导以及对毕业生的就业跟踪, 特别是对就业困难学生的就业服务显得尤为重要, 政府应该尽量填补就业市场中就业服务不足的空白, 促进有关服务团体的发展, 为毕业生提供更为完善的就业服务。

( 二) 高校方面

高校要更新教育理念, 突出办学特色, 促进个性成长与发展, 优化人才培养模式, 全面提高大学生综合素质。

从上面的实证研究可以看出, 大学生的就业态度、实习经历、思维力等因素都对人才的综合素质提升有显著的帮助。毕业生技能和素质是进入人才市场求职的资本, 高校必须以社会需求为导向, 加强毕业生技能的培养和素质的提升。

在人才培养目标上, 高校应优化人才培养模式, 由过去的单一型、理论型、适应型人才培养转向复合型、应用型、创新型的多元化人才培养。一方面, 创新专业教学体系, 更新教学观念, 改革课程教材, 重组教学组织, 创新教学方法, 提升大学生专业技术能力。另一方面, 重视实践教学, 强化实践训练环节, 加强实践基地建设, 提升学生解决实际问题的能力。

加强就业指导教育, 提升大学生求职应聘能力, 重视就业观教育, 提升大学生的核心竞争力, 包括不断学习的能力、团队合作精神、社会适应能力、刻苦踏实精神等, 引导大学生进行正确的职业选择, 准确的就业定位, 提高就业能力与就业的匹配性。

( 三) 个人方面

大学生自身要做好职业生涯规划, 在全面提升自身综合素质的同时, 增强自身的社会适应能力和就业能力。

从实证研究可以看出, 学习成绩、思维力、沟通能力、实习经历、就业态度对于学生的就业能力有着显著的正向影响。大学生要树立正确的职业目标, 有了正确的职业目标, 就有了良好的就业态度, 良好的就业态度对实习经历有正向影响; 锻炼实践能力, 在实践中学习, 与人沟通, 思维、判断等能力都能得到提升, 对就业能力有显著的影响。

树立正确的职业目标。大学生的学习和实践都以理想的职业为中心, 目标明确, 避免在校期间的迷茫, 少走弯路。为获得理想的职业, 大学生应有目的地做准备, 学习和实践也会更有动力。

构建合理的知识结构。既有精深的专门知识, 又有广博的知识面, 具有职业发展实际需要的最合理、最优化的知识体系。构建合理的知识结构, 培养科学的思维方式, 适应将来职业岗位的要求。

结合实证分析结果和实际情况, 实习经历对大学生的就业有很大影响。实习是专业知识和专业技能的应用, 锻炼了用所学专业知识解决实际问题的能力。另一方面, 在实习过程中, 大学生不断与人沟通交流、进行团队合作, 全面提升适应社会的能力。

社会适应能力是提升就业能力的关键。社会适应能力是指一个人在心理上适应社会生活和社会环境的能力。刚毕业的大学生往往缺乏社会经验, 需要一段时间的过渡, 对参与社会工作不利。同等条件下, 参加过社会实践, 具有一定组织管理能力, 社会适应能力强的学生具有优势。因此, 大学生在校时就应该注重培养自身适应和融入社会的能力。

参考文献

[1]赵冬.大学生就业能力自评量表的初步编制[D].成都:四川师范大学, 2009.

[2]胡尊利, 刘朔, 程爱霞.国外大学生就业能力研究及其启示[J].比较教育研究, 2008, (8) :24-28.

[3]胡尊利, 刘朔.国外大学生就业能力研究的探讨[J].陕西教育 (高教版) , 2008, (3) :104-107.

留意美就业数据的误区 篇3

金融危机从2007年1月汇丰宣布要为次贷拨备时开始，到2008年9月雷曼兄弟倒闭而掀起海啸。在这一年多时间里，不少企业已开始裁员，在此期间内美国非农业新增职位减、新申领救济金人数和失业率升便可印证。到如今，要炒的都炒了，只剩下老板和必要的几个人而已。再炒，就是公司结业，一结业，也就没有劳工资料要填报了。所以，现在美国的就业数据几无意义。

另外，美国的失业数字也有其独特之处。美国人的失业救济，现在可领26个星期。今年3月被炒而被迫要领失业救济者，到本月也要被迫离开接受失业救济行列，故此时如领失业救济人数减，并不代表就业情况好转。

失业率跌是否好事，升是否坏事?不一定。怎样才算失业?是失业后想找工作但找不到才算失业，才计入失业人口。过往教据显示，经济衰退一定时日后，失业率是下降的，原因是很多人心灰意冷，不去找工作，于是没有计入失业率。到经济回暖时，失业率反而轻微上升，因为久不去找工作者，可能因为床头金尽，又或者是感到找工作有望，再出来找工作，但暂时未找到，便被算入失业者行列了。

那么是否不应去留意美国就业情况?不是，只不过笔者此时较关心每周工时和平均时薪。老板都是精明人，在经济情况未稳定前，不会贸然请人。就算订单多了，也预多是叫工人加班，反映出来的是每周工时升、每周工薪升。如这两个教字连续数月有增长，可以预期经济是在回暖。

美国公布的最新失业率已升至10.2％，为26年来新高，不过美股道指不跌反升。有3个数据是支持他们的乐观情绪的：1工人每周工薪增加0.3％；2临时工人数大增；3预计今年第四季标普500公司的盈利将呈两倍增长至180亿美元，而去年第四季标普500公司是亏了810亿美元。

有了这些数据，尤其是公司第四季盈利由亏转盈，投资者还会为10.2％的失业率担心吗?

不过，有投资者担心，失业人多，最终会影响消费，影响公司盈利。确实，没有就业支持的消费是不能持久的，只有就业增长，消费才会常增长。而要有就业增长，就要公司好，公司能赚钱。才敢考虑扩大生产，才会多请人。所以，公司能赚钱，能赚大大大大的钱，方会请多多的人。请留意。笔者上句用了4个“大”，只用了3个“多”，因为在经济危机后的公司管理层是十分谨慎的，只敢赚两块，请一块的人。这跟经济鼎盛期不同，那时有些公司是赚一块，请三块的人，结果经济转坏，就大裁员或倒闭。等到多余的人手、多余的生产量全部被撇清后。公司再赚到钱，才会再扩张请人。

为何今年第四季美国的公司会多赚钱?有3个可能的原因：

1去年不少公司兼营副业，做些投资、投机生意，金融海啸导致要撇账，故去年第四季，标普500公司亏了超过810亿美元，尤以金融公司、银行为甚。今年要撇的账都撇了，剩下来的公司都谨慎从事，无钱赚的没人敢做，有钱赚的分分要赚，于是标普500公司第四季便可赚180亿美元了。

2裁员后，公司负担便轻了。事实上，近月美国的劳工成本在下降，工人的产出效益在提高。

3奥巴马是在芝加哥的工人福利界中打出名堂，并藉此踏入政坛。为了获得劳方和资方的支持，他会十分重视振兴美国制造业，为资方创造盈利环境，为劳方创造就业机会。当奥巴马推出金融救市方案时，就附带受助者要有买美国制造的采购政策。不但如此，曼启动反倾销调查和征税来为美国制造业打开局面。

就业数据统计 篇4

1.工作单位名称（准确名称）

2.单位性质

3.单位所属行业

4.单位所在地（省 市 区/县）

5.单位组织机构代码（合同上应该有填写，如果没有填写的，可以在网上查询到）

6.工作职位类别

另外请注意：已经交了三方协议的同学就不需要再发信息给我了，本次统计截止到明天（4月24日）下午5点，之后如果大家在5月返校之前有签订了工作就及时把前面几条需要统计的信息发给我，本次统计的就业数据只是上报需要，并不直接涉及到毕业派遣，毕业考试期间会再统计一次，并且会专门集中讲解。

就业数据统计 篇5

但从实际统计的就业率数据上看, 官方机构之间、官方机构与民间机构之间存在较大差异。关于2010届高校毕业生就业率有多种描述:截至2010年7月1日, 教育部公布的2010届高校毕业生就业率为72.2%;截至2010年12月底, 人力资源和社会保障部公布的2010届高校毕业生就业率为90.7%;由第三方教育质量评估机构麦可思研究院公布的2010届大学生毕业半年后的就业率为89.6%。不同的数据使得公众无法准确判断就业率的真伪, 同时高校自报就业率的统计方式也存在诸多问题, 使数据的可信度降低。因此, 如何科学地看待毕业生高校就业率统计问题、如何统计高校毕业生就业率, 从而促进毕业生就业是国家、教育主管部门、学校及社会各方需要关注和解决的问题。

一、毕业生就业率

为了督促高校提高办学质量, 1999年教育部要求各高校公布毕业生就业率;2003年, 教育部要求高校毕业生就业率要与高校发展相联系;2005年, 教育部表示连续两年毕业生就业率低于50%的专业要严格控制招生。因此, 毕业生就业率越来越受到社会、政府和高校的关注。

毕业生就业, 包括已就业、继续深造 (如考研、专升本等) 与出国留学三个方向, 是个广义的就业概念。其中, 已就业人数具体体现为签订就业协议、领取报到证或者直接和单位签订劳动合同, 或得到用人单位出具的接收函的毕业生数量。毕业生就业率也即总就业人数与当年毕业生总数的比值。

一般统计的时间截点为当年的6月底和12月底, 我国教育部门每年9月份和12月份两次公布就业率情况。

二、现行毕业生就业率统计方式存在的问题

自从毕业生就业率统计数据被公布以来, 客观上讲, 一定程度上督促高校依据市场需求来调整专业设置, 提高了大学生培养质量, 促进了大学生就业, 部分达到了最初的统计目的。但是, 毕业生就业率的统计方式在实际应用中也呈现出一些问题:

1.统计主体单一, 统计可靠性被质疑

当前的毕业生就业率统计主要由高等院校上报国家与政府教育主管部门、高校就业指导办公室等部门。学校出具相关证明材料, 学校既是裁判员又是教练员, 既是数据的申报人又是材料的证明人。毕业生就业率与学校招生数量、专业设置等问题有密切联系。教育部、人事部、劳动和社会保障部三部门于2005年联合表示, 高校招生计划与毕业生就业状况要进行适度硬性挂钩, 就业率连续3年不足30%的专业要减少招生, 甚至停止招生。在这些利害关系的支配下, 高校上报就业率数据的可靠性受到质疑和反对。而政府的教育主管部门只是把各高校的统计数据汇总公布, 对就业率统计的整个过程参与和控制较少, 监督作用不明显, 社会各界的监督作用更弱。因此, 单一的统计主体造成社会各界质疑毕业生就业率的可靠性。

2.统计内容较笼统, 重数量轻质量

现行的毕业生就业率是大学生的一次就业率, 一般包括已就业人数、继续深造和出国留学三个部分。已就业人数包括已经签订就业协议的和自由创业者等, 只要学校收到一式三份包含学校、教育部门就业中心和用人单位三方红色公章的协议, 即视为毕业生就业。该统计内容仅注重对大学生就业数量的统计, 不注重对大学生就业的具体岗位、薪酬待遇、福利情况、专业对口率、工作满意度、单位对学生的评价和对人才需求情况等反映大学生就业质量内容的统计, 很容易出现弄虚作假现象。同时, 继续深造或者出国留学如考研、专升本、定向培养等大学生并没有真正就业, 在接受2至3年更高层次的教育后仍然要面临就业问题的, 属于“隐性就业”, 不应该包含在就业率统计当中。

3.统计时间不连续, 可比性不强

当前我国政府部门公布的毕业生就业率一般由学校在每年度6月份中旬统计, 在7月初上报, 半年后12月份再次上报, 每届毕业生的就业率数据主要通过这两个时间点统计, 半年后毕业生就业状况的统计数据较少。据麦可思公司发布的《2010年大学生就业报告》显示:2009届“211”院校大学毕业生半年内离职率为22%, “非211”院校大学毕业生半年内离职率为33%, 2006届大学毕业生3年内平均工作单位数, “211”院校为1.7个, “非211”院校为1.9个。这些数据表明, 应届毕业生在刚参加工作时, 工作不确定性较强, 岗位轮转较快, 仅仅统计半年内的毕业生就业状况并不全面。统计时间上的不连续性就不能及时跟踪毕业生的就业方向和就业状况, 既不能更好地为高校的专业设置、招生情况与社会需求接轨服务, 背离了就业率统计的初衷, 又使得数据时间的可比性减弱。

4.统计目的涉嫌功利性, 不利于高等教育的科学发展

最初毕业生就业率统计的主要作用是促进高校教育质量的提高和高校的科学发展, 最终促进大学生就业, 是主要的考核指标。其与高校的招生数量和专业设置存在非常密切的关系, 可以反映高校的声誉、社会影响力等。由此可见, 毕业生就业率的统计出发点与高校和教育主管部门经济利益直接相关, 统计目的的功利性嫌疑较大。从社会的发展来看, 如人文学科、基础学科等学科的性质决定了单纯以就业率考核其存在的合理性是不全面的。因此, 仅通过就业率考核高校教育与社会需求适应性的目的不全面, 也不能从根本上促进高等教育的科学发展和学生就业。

三、国外毕业生就业率统计综述

国外的毕业生就业率统计已经有了较长的历史, 在促进高校发展和改进学生就业状况方面体现出了良好的指导作用。

1.统计主体由多方承担, 保障统计的公正性

国外大学生就业情况统计一般由没有直接利害关系的第三方机构统计或多方共同承担, 保证就业率统计的客观性、真实性和可靠性。美国大学生就业率统计由政府专职部门、民间机构和高等院校自身三方共同承担;英国大学毕业生就业率是由高等教育统计署和高校共同完成的, 多家媒体积极参与;加拿大利用国家统计局、统计局下属部门和加拿大联邦政府人力资源发展局等全国性机构及一些民间机构对高校毕业生就业率进行定期或不定期评估;日本由高校自行上报和政府部门及有关机构抽样调查两种途径统计毕业生就业率。因此, 多方统计主体是国外毕业生就业率统计的鲜明特点, 保证了统计的公正性和社会较高的认可程度。

2.注重跟踪调查, 保持就业率统计时间的连续性

持续跟踪毕业生的就业情况和就业方向, 可以了解毕业生在不同阶段的就业状况, 更详细地明确社会对毕业生的需求情况, 保持了就业率统计的时间连续性和可比性, 为在校生的就业思路、就业目标及学校的专业设置、招生数量等提供坚实的数据支持与指导性建议。美国联邦政府的就业率统计分三次:毕业生就业1年后、4年后和10年后;英国就业率统计一般在大学生毕业5个月后, 采用跟踪调查的方法, 对1年至4年的就业情况进行全面调查;澳大利亚对大学生毕业后每3个月进行定期跟踪统计。

3.不仅关注就业状况“量”的统计, 更重视“质”的统计

就业数量和就业质量统计是衡量大学毕业生就业率的两大方面, 就业质量指标对高校发展和学生就业的指导意义更大。美国大学生就业率统计不仅包含就业率指标等“量”的指标, 还包括不同时间段的就业经历、培训与求学情况、收入情况、工作单位与专业的对口率等“质”指标;英国大学生就业率统计更细化, 包括就业与升学指标、未就业指标和正在找工作指标等指标。

4.统计目的为了指导大学生就业, 不作为高校的考核指标

国外的大学生就业率统计一方面是为了了解大学毕业生的就业情况, 为大学生就业提供指导性意见;另一方面, 为政府有关部门出台高等教育的政策法规服务, 但不作为高校的考核指标。美国政府部门统计主要了解大学生就业的总体情况, 为制定相关法规提供依据, 民间机构主要比较不同高校相同专业、专业与收入相关性等内容, 指导学生选择学校和专业, 高校的统计是为了指导大学生就业。

四、完善毕业生就业率统计方式的对策

我国的高等教育已经由“精英教育”转变为“大众教育”, 2011年, 我国大学生招生人数约670万人, 高招录取率达到70%左右, 某些高校密集的地区已达到90%, 大学生就业的确值得关注。但考虑到当前我国大学生就业率统计存在的问题, 参考国外就业情况统计的经验, 为了更全面、科学地统计毕业生就业状况, 可以考虑从以下几方面完善毕业生就业率统计方式。

1.确立多元统计主体, 保障统计的公正性和可靠性

改变当前以高校申报、教育主管部门汇总的统计方式, 引入第三方调查主体, 考虑民间机构、高校就业指导中心、教育主管部门就业指导中心和人力资源与社会保障部门等多方组织相结合, 不同的统计主体承担不同的统计任务。政府部门主要通过了解不同高校和不同地域大学生就业的总体情况, 为制定相关的政策法规提供参考;民间机构侧重了解学生就业与收入等关系, 为学生选择学校和专业提供客观的参考。这些统计主体每年都可以直接向大学生发放调查问卷, 获取就业率的直接数据。高校对就业率的统计应该更详细, 包括就业率、就业岗位、岗位与专业的对口情况、薪酬等具体问题, 在统计大学生就业基本情况的基础上, 能够为大学生就业提供更科学、更切合实际的指导。同时, 政府主管部门和民间机构参与学校就业率统计的全过程, 发挥监督作用。

2.调整就业率的统计目的, 建立以就业率为中心的统计指标体系

(1) 建立就业情况统计综合指标体系。

就业率统计只是反映大学生就业情况的一个方面。大学生就业包括时间指标、就业岗位、专业方向、薪酬情况、单位性质、就业区域、工作满意程度、单位满意程度等多个方面, 因此, 大学生就业情况统计是包含就业率在内的多个指标组成的综合指标体系, 可将大学毕业生就业总体“量”的情况和具体“质”的情况分别统计, 全面反映大学生就业情况。

依据大学生的学科特点可以分为文史类、经管类、理学类和工学类等多个学科, 不同的学科建立符合其特点的综合指标体系, 不能完全以市场需求为导向, 要与学科的发展趋势、方向及社会整体素质的提高相结合。

(2) 细化毕业生就业率指标。

毕业生就业由三部分组成, 可以细化为三个反映大学生就业率的指标, 即就业率、升学率和出国留学率。就业率是真正就业的毕业生人数与毕业生总数的比值;升学率是继续深造人数与毕业生总数的比值;出国留学率是出国留学人数与毕业生总数的比值。三个指标可以更准确反映大学生就业的真实情况。

(3) 建立毕业生就业信息系统。

可以学习加拿大, 为每个高校毕业生设立永久性社会保障号码, 将毕业生就业情况统计与社会保障号码挂钩, 建立并开发教育部门与劳动人事部门共享的就业信息网络系统, 实施就业实名制登记制度, 构建全国统一权威的就业率统计信息系统, 在毕业生和用人单位的积极参与下, 毕业生的就业状态, 无论就业还是失业, 都可以由系统自动生成, 使就业率更为客观、科学、真实, 真正成为政府对高校宏观调控和行政管理的手段, 成为广大民众评价大学及其毕业生整体就业形势的工具。

3.注重后续的跟踪调查, 保证就业率统计的时效性和连续性

国外的实践表明, 毕业生就业率的跟踪调查对学校、政府部门和在校生有重大的意义。确定合适的时间节点, 连续对毕业生进行后续的跟踪调查, 通过纵向和横向对比, 发现就业的趋势, 更好为社会服务。国外研究表明, 毕业生临近毕业找到第一份工作平均需要3～6个月, 毕业6个月后, 毕业生的就业率将超过50%, 毕业1年后工作趋于稳定, 3年内大约再增加25%。因此, 在大学生就业后的5年内, 可以进行每6个月定期和不定期的后续调查, 以就业情况综合指标体系为基础, 以毕业生就业信息系统为平台, 经过长时间的数据积累, 纠正初次就业率统计的偏差, 更准确反映学生的就业状况, 方便学校及时调整专业与课程设置、招生数量等。

4.与经济增长、就业增长相比较, 将就业率统计与经济发展相结合

大学生就业状况的好坏不是统计出来的, 是由经济发展状况、就业观念、社会失业情况等多重因素决定的, 单纯以大学生就业率的高低评价高校教育质量的优劣并不全面, 需要全社会的共同努力才能实现大学生就业情况的改善。通过与经济增长率、就业增长率的比较, 若就业率与二者呈现同方向变化, 表明高校就业情况与社会经济需求基本吻合;若相反, 则表明存在问题。

摘要：为进一步深化高校毕业生就业制度改革, 教育部根据各高校毕业生就业率评估高校毕业生就业状况。毕业生就业率在实际统计过程中出现了一些问题:如统计主体单一;统计内容笼统;统计时间不连续及统计目的涉嫌功利性等。文章在综述国外大学生就业统计情况的基础上, 提出了完善我国毕业生就业率统计方式的对策建议:确立多元统计主体;调整统计目的, 构建毕业生就业统计综合指标体系;注重后续的跟踪调查, 保证就业率统计的时效性和连续性;与经济增长、就业增长相比较, 将就业率统计与经济发展相结合。

就业数据统计 篇6

关键词：数据挖掘技术,关联规则,Apriori算法

1 课题研究的背景与意义

近年来我国高等院校的就业问题不断突现,原因不仅包括经济改革、高等院校扩招、教育资源紧缺、就业模式不健全等等,还包括高等教育模式不适应社会要求的重要因素。深化高等教育改革、改进高校学生培养模式已刻不容缓。

为了高效、快捷、全面地提供毕业生基本信息与用人单位的需求信息,及时有效地调查分析毕业生的择业趋势,提高我院就业率,结合我院毕业生信息管理工作的实际需要,开发了基于Internet网络环境下B/S模型的毕业生信息管理系统。该系统一旦正式运行,必将获得大量的毕业生信息,可以利用数据挖掘技术,分析毕业生的就业情况和他们的所学专业、学历、学制、成绩、综合测评名次、学生性别、是否党员、生源地等有着什么关联,这对学生就业指导部门的工作提供了有益的参考,而且可以指导科学合理的人才培养方案的制定,提高大学生的竞争实力。

2 关联规则挖掘算法的介绍

关联规则挖掘算法是数据挖掘中重要的算法之一。对于群体的特征与行为的数据挖掘是关联规则挖掘的一个重要、复杂的研究方向。如毕业生信息管理系统中的学生个体自然信息与他们就业行为之间的关联倾向就属于这类情况。最为著名的关联规则挖掘方法是R.Agarwal提出的Apriori算法。它的主要思想是:数据项集通过循环来获得,在每一次循环中,扫描数据库一次同时生成相同大小的数据项集,数据项集的生成按照递增的顺序进行。关联规则挖掘数据中项集之间有意义的关联或相关联系。关联规则的发现可分为两步。第一步是迭代识别所有的频繁项目集,要求频繁项目集的支持率不低于用户设定的最低值。第二步是从频繁项目集中构造可信度不低于用户设定的最低值的规则。识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心,也是计算量最大的部分。

关联知识是反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联,那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数,即使知道也是不确定的,因此关联分析生成的规则带有可信度。

3 我校毕业生信息管理系统数据挖掘实例

包头市一乳品企业,从2008年至2010年,在我院共招聘毕业生130人,其中10人被派往北京研修学习,其他毕业生均被安排在管理和技术岗位,其中25人已被提拔为财务主任、车间主任、班长和组长等。公司环境幽雅,设施齐全,待遇丰厚,是毕业生理想的就业单位。

2010年5月,该公司在我院招聘了2009届毕业生14人,分别分布在我院4个系,7个专业。想要了解该公司录用标准、招聘特点及其他一些潜在规律,运用数据挖掘技术对以上14名学生,在毕业生基本信息表中综合名次数据项展开分析、挖掘,便可揭开数据里面隐藏的秘密。以下是具体步骤:

1)分析问题

源数据库准备采用毕业生信息管理系统中的“JiuYe”数据库。该数据库信息最原始、最具体、最全面,符合数据挖掘标准。

2)数据清理与集成

该毕业生信息管理系统中,各系学生信息统一,字段名称、长度均统一,适合数据挖掘,节省了清除数据噪声与无关数据的时间。

3)数据变换

为了便于数据筛选、分类、汇总及生成图表,将数据仓库中的数据转换成Excel电子表格形式。

4)数据选择

从“JiuYe”数据库中检索出与分析任务相关(主要挖掘综合名次)的部分数据,如:学生姓名,专业,综合测评名次。

5)选定数据挖掘算法

根据数据挖掘的目的,分析各种算法的利弊,结合具体问题,决定采用关联规则算法,挖掘发现大量数据(综合名次)中项集之间有趣的关联或相关联系。

6)实施挖掘

从14名学生所在系部及综合测评名次两项信息来分析,找出支持度及可信度大于等于50%的频繁子集,发现它们之间存在的潜在关联规则。

当乳品工程系8名学生的综合测评名次进行清理后,开始数据库进行关联规则挖掘,采用Apriori算法,即:使用候选项集找频繁项集的基本算法,由频繁项集产生强关联规则。

(1)在算法的第一次迭代时,把每个项都看作候选1_项集的集合C1的成员,算法简单地扫描所有的事务,对每个项的出现次数计数。

(2)假定最小事务支持计数为2(即min_sup=2/4=50%),可以确定频繁1_项集的集合L1。它由具有最小支持度的候选1_项集组成。

(3)为发现频繁2_项集的集合L2,算法使用L1×L1产生候选2_项集的集合C2。

(4)下一步,扫描D中事务,计算C2中每个候选项集的支持计数。

(5)确定频繁2-项集的集合L2,它由具有最小支持度的C2中的候选2-项集组成。

最终得到关联规则:{2,5}是有关联的。即:理论上该公司在我院招聘毕业生倾向于挑选学习名次是第二名和第五名的学生。数据挖掘过程,如图1所示。

7)模式评估

对上一步的结果进行评估,发现得到的关联规则有些局限性,该公司不只喜欢招聘学习名次是第二名和第五名的学生,而且也喜欢招聘第一名、第三名、第四名的学生。所以对上一步的结果进行评估,得到的结论是:该公司在我院招聘毕业生倾向于挑选学习名次在前五名的学生。

4 结论

通过运用数据挖掘中的关联规则挖掘算法对一家用人单位所招聘的学生综合测评名次进行挖掘,可以得到关联规则,从而很方便地预测出下一次这家用人单位来我院招聘的规律。对于指导毕业生正确择业提供了一个很好的参照依据,对于学院掌握用人单位的招聘特点提供了一个有力的凭据,也可以对低年级学生进行引导教育,提出更高的目标,指明努力的方向,要求他们在平时的学习中,刻苦努力,不断提高学习成绩,争取名列前茅,在将来激烈的就业竞争中,立于不败之地,以便找到一个称心如意的就业单位,发挥自己最大的潜能,从而实现自己的人生价值。

由于该毕业生信息管理系统还未开始正式运行,数据库中仅存储了一少部分信息,以上数据挖掘实例也只是一个小型试验,但挖掘效果显著,有窥一斑而见全豹的作用。一旦该系统正式运行,收集大量数据库信息后,必将找出更多影响毕业生就业率的频繁出现因素,有助于提高对毕业生就业指导的实效性,实现毕业生更快更好的就业。

参考文献

[1]孟罡,王新勇.关联规则中Apriori算法的研究与改进[J].长春工程学院学报:自然科学版,2007(4):4-8.

[2]潘福铮.数据挖掘中的关联规则[J].湖北大学学报:自然科学版,2002(4).

就业数据统计 篇7

十八大报告在“改善民生和创新管理中加强社会建设”的篇章中强调要“推动实现更高质量的就业”。同时, 报告也提出了要“引导劳动者转变就业观念,鼓励多渠道多形式就业,促进创业带动就业,做好以高校毕业生为重点的青年就业工作。”大学生就业一直就是人们关注的焦点,本文就是基于黑龙江省近4年(2009- 2012)的大学生就业统计数据、同期的毕业生调查问卷以及用人单位满意度调查问卷,分析当地大学生就业的现状、问题及成因,并提出相应的对策建议。

二、黑龙江省大学生近四年的统计数据概况

2009年黑龙江省高校毕业生为189515人,其中研究生15076人、本科生95495人、高职高专生78944人。全省高校毕业生就业率为80.71%。其中研究生为85.87%、 本科生为82.76%、高职高专生为77.35%。就业去向分布: 到机关就业的约占0.26%;到事业单位的约占3.07%;到国有骨干企业的约占7.36%;到中小企业、非公企业和服务外包企业的约占15.13%;自主创业的约占0.21%;灵活就业的约占7.01%;参军入伍的约占2.06%;参加服务项目的约占1.56%;到公益性岗位的约占0.08%;升学出国的约占9.56%;科研项目的约占0.23%。

以上的数据截止到2012年,黑龙江省的高校毕业生总数以达22.09万人,比2009年增加了16.5%。而全省高校毕业生就业率为87.6%,比同期增长了8.5%。值得一提的是,这是在经过2010年64.18%的就业率低靡后,于2011年再次回复到82.75%,之后继续了小幅的增长。而签约率较高的依然为研究生88.59%,其次是本科生84.27%,而高职高专学生为79.81%。较同期都略有增加。且从2010、2011、2012的就业去向的统计数据来看,升学出国的比例最高,依然是众多毕业生青睐的选择。其次,毕业生多选择企业,无论是国有企业,还是非国有企业。而从近4年的统计数据来看,自主创业的毕业生最少,每年都低于0.05%。

三、主要的问题及产生原因

(一)待遇低,流动性大

虽然从连续的4年就业统计数据来看,就业率的总体趋势是增加的,但是从毕业学生反馈的调查问卷显示: 学生普遍反映就业待遇偏低,稳定性不高。这是由于黑龙江省用人单位提供的就业岗位薪酬偏低,处于全国下游水平。由于在企业供职的大学生在各项社会保障待遇上缺乏保障,导致了人员流动快,既不利于企业发展,也影响大学生们的就业态度。此外,黑龙江省的地理位置也是制约大学生就业选择的重要因素。在就业地域的选择上, 33%的学生选择沿海地区,18%的学生选择北京、上海等直辖市,仅有5%的学生选择到我国中西部地区就业。因此,本省大量的优秀毕业生背井离乡去省外就业,而省外的毕业生却极少来我省就业,这种人才外流的局面,已存在多年来。这不仅造成了地方的人才匮乏,也制约了地方的经济发展。

(二)就业与专业的关联度分布不均

从总体来看,工科类和服务业类专业就业形势较好, 此专业的毕业生就业与专业的关联度优于文科类和财经类专业的毕业生。造成这种状况的原因,主要体现在几方面。一方面是专业的供需不平衡。从目前看,在学科专业上,社会对通讯、电子、土建、自动化、机械、医药等科类的毕业生需求旺盛,而对哲学、社会学、经济学、艺术、体育等专业的毕业生需求较少。在学历层次上,博士、硕士供不应求,本科供需大体持平,而专科(高职)毕业生却是明显的供大于求。另一方面,目前高等教育在人才培养、专业设置、教学模式及课程设置上与社会需求不相适应。此外,由于招生的计划及专业的设置与社会的需求存在着一定的距离,致使各专业的需求量相差悬殊。例如高校毕业生中的社会工作、音乐表演、朝鲜语、公告安全管理、运动训练等专业就业率最低,连续4年的就业率均不超过7%,就业形势严峻。这是导致大学生就业与专业的关联度部匹配的深层原因。这也同时会造成了社会资源的严重浪费,进而影响高校毕业生的就业质量。

(三)用人单位满意度不高

被调研的162家企业中的17家表示毕业生质量下降、水平降低,不能胜任工作岗位。从用人单位反馈的调查问卷显示:对所招毕业生比较满意的单位占了49.5%, 但“一般满意”的占了相当大一部分,比例为38.8%,比较不满意和非常不满意的比例为4.1%,该数字表明仍然有四成多的用人单位对所招的应届毕业生评价一般。这主要是由于用人单位与大学生之间存在严重的需求矛盾: 用人单位认为大学生最缺乏的素质是实干精神、专业水平、人际沟通。而大学生自我评价认为所缺乏的是英语、 计算机和专业水平。另外,职业道德也是用人单位较多提及的一方面。近年来“先就业再择业”的观念逐渐被广大大学生所接受,部分的大学毕业生契约意识薄弱,频繁 “跳槽”,另外,毕业生缺乏在基层实干的精神、违约现象、 诚信现象也是导致用人单位对近年所招应届毕业生满意度不高的重要原因。

四、对策建议

针对黑龙江省大学生的就业状况,当地的政府及高校主管部门积极努力地开展了提高高校毕业生就业质量的多项举措。

(一)出台实施一系列有利于毕业生工作的政策

当地于2009年4月出台了 《黑龙江省人民政府关于进一步加强普通高等学校毕业生就业工作的意见》, 配合这一文件,又相继出台了《实施特别职业培训计划方案》、《促进高校毕业生就业行动计划》等七个配套政策。2011年,黑龙江省委、省政府经研究联合下发文件, 从加强劳动关系基础工作、建立职工工资正常增长机制以及支付保障制度、进一步规范劳务派遣用工行为、加大劳动保障执法力度、依法保障职工权益等10个方面, 就进一步构建和谐劳动关系做出规定。并适时调整企业最低工资标准,确保最低工资保障制度有效落实;同时完善工资集体协商制度,探索开展行业性、区域性工资集体协商等新模式。

(二)努力加强毕业生所学专业与就业的关联度

随着黑龙江省加快“八大经济区”和“十大工程”建设战略的实施,各高校在教育改革过程中,根据经济发展和行业需要,实施多样化人才培养方案,全面推进教学“质量工程”,多数院校如东北农业大学、大庆石油学院、黑龙江八一农垦大学、黑龙江工商职业学院积极以市场需求设置专业,建立以市场为导向的就业机制,实施以社会需求为导向的教育教学改革工程,使毕业生所学专业和就业保持很高的关联度,从而为毕业生的就业提供了有利的保障,极大地增强了毕业生的就业质量。同时,要净化校园及周边环境,使大学生树立正确的世界观、人生观和价值观,全面提升我省大学生的自身素质。

(三)大学生就业需要多方面的资源整合

这需要充分发挥教育部门指导、协调和服务作用,帮助大学生树立积极的就业态度;鼓励毕业生主动面向基层就业;培养学生的创新精神和创业能力,对有创业意愿的学生提供项目引导、技能培训、专家指导、法律援助等公益性服务和扶持,组织创业实践,提供良好的创业环境。此外,更要不断完善就业公共服务体系:督促各高校充分利用网络平台开展丰富多样的网上招聘活动;引导高校加强就业市场建设,依托企业资源、行业资源和校友资源建立稳定的省内外就业基地和工作网络;坚持“重点关注、重点推荐、重点服务”的原则,建立困难毕业生等特殊群体就业数据库,安排专人负责,有针对性地开展“一对一”帮扶;加强培训,提高素质,努力建设一支专业化、 职业化、相对稳定的就业指导工作队伍。

(四)要不断拓展基层就业岗位,引导毕业生到基层就业

会计与统计核算就业意向 篇8

姓 名：大学生个人简历网 性 别：女 出生日期：19871029 民 族： 身 高： 户口所在： 目前所在： 毕业院校：郑州航院信息统计职业学院 政治面貌： 最高学历：大专 所修专业：会计与统计核算 人才类型：应届毕业生 求职意向 求职类型：全职 应聘职位：会计相关岗位 希望地点：郑州或者焦作 希望工资：面议 教育培训经历 9月至7月 郑州航院信息统计职业学院 会计与统计核算专业 大专 参加社会实践经历 暑假在新斗彩印刷有限公司工作，并获得院”暑期社会实践先进个人”; 20在统计局进行电话访问; 在校外进行统计问卷调查。 所获奖励 年12月获得二等奖学金; 209月获得院”暑期社会实践先行个人”; 2008年9月获院三好学生荣誉称号; 2008年9月获院”优秀团员”; 2008年10月获国家励志奖学金。 语言水平 英语 熟练 能够熟练地进行英语听读写和一般翻译 计算机能力 会计电算化资格证书，熟练使用办公软件，能够使用excel制作数据报表 自我评价 在校期间，刻苦学习，专业知识牢固，曾多次获国家讲学金和三好学生荣誉称号，实践锻炼方面，多次参加社会实践活动，有较强的社会适应能力和沟通能力，在活动中，能够适应不同角色，团队合作意识强，个性比较稳重，适合从事专业所需的工作。

相信我，我会是您需要的人才

就业数据统计 篇9

统计学专业主要培养具有良好的数学与经济学素养, 掌握统计学的基本理论和方法, 具有较好的科学素养, 能熟练地运用计算机分析数据, 能在企事业单位和经济、金融和管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析、市场研究、质量控制以及高新技术产品开发、研究、应用和管理工作, 或在科研教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。因此, 毕业生的去向有政府统计部门, 银行、证券公司、保险公司等金融机构, 信息咨询公司等。在很多院校, 本专业继续深造的机会很多, 如攻读研究生, 将来在工作中会有更多的竞争优势。

第一, 统计学专业的学生首先应具备扎实的数学基础, 后继课程的学习离不开数学能力的培养。现代的统计学专业是在随机抽样基础上建立的推断统计学, 在专业课程中, 概率论是基础课程, 其次是数理统计。基本的统计方法包括回归分析、多元统计分析、抽样调查、试验设计、时间序列分析及描述性统计等, 是主要的专业课程。具备良好的专业素养也能为将来的继续深造打下基础。

第二, 统计学专业的学生应熟练掌握一至两门统计软件。目前国际上通用的统计软件主要有两种:SPSS和SAS。前者的优点是完全菜单化, 操作简便;后者的优点是功能强大, 有很多子程序, 可以自己编制程序调用子程序。SPSS由统计专业与非统计专业人士共同使用, SAS主要由统计专业人士使用。现在很多教材中例子的计算都是由SPSS或SAS来实现的。另外, Excel软件中也有简单的统计计算功能, 且很多政府及企业的统计人员较习惯用该软件。因此, 统计学专业的学生应利用在校的一切教学及学习资源, 熟练掌握统计软件, 并能结合统计理论及方法对输出结果给予恰当的解释。这样对今后的就业帮助很大。

第三, 统计学专业的学生应具备一定的经济理论基础。因为我们遇到的很多都是与经济现象有关的问题。在成功地运用统计方法解决问题前, 我们必须具备一定的相关专业的知识, 这样对我们统计模型的建立及结果的解释, 显得尤其重要。

第四, 统计学专业的学生应具备与时俱进的思维。统计是一门搜集数据、整理数据、分析并解释数据的学科。数据是统计的生命, 因此, 对数据质量的要求非常高, 总要求能收集到最新的数据。从而, 若学生只用过时的数据来分析问题, 没什么实际意义。

第五, 统计学专业的学生应具备广阔的视角。统计是方法论学科, 很容易与其它学科结合, 从而也就产生了卫生统计学、医药统计学、生物统计学、环境统计学、数量经济学、保险精算、数理金融等, 这也未我们学生提供更多的深造的空间, 而且也更加强了统计学的应用。因此, 学生在决定考研时, 可结合自己的兴趣爱好进行报考。

第六, 统计学专业的学生应注重实践能力的培养。在校期间, 每个学生都会参加专业实习、毕业实习、社会调查以及专业课程的课程设计, 这些都是注重学生的学以致用的能力。学生若能充分地利用这些机会, 不但能增强自己解决实际问题的能力, 还能从中发现课堂知识与实际的脱轨, 从而加强自己理论联系实际的能力, 以及如何促进中国的统计事业的发展。

第七, 统计学专业的学生也可以通过考证增强自己的市场竞争力。如市场调查师、质量工程师及精算师, 等等。

总之, 新形势下, 一方面, 统计专业学生就业面越来越广, 另一方面, 市场对人才的需求也越来越高, 希望统计学专业学生能珍惜在在校的学习机会, 发挥自己的专业特长, 在激励的市场竞争中立住脚。

摘要：统计学是一门研究各种随机现象的本质与内在规律性, 对各种类型数据进行综合处理及统计推断的学科。文章从就业前景的角度论述了统计学专业学生应具备的几个方面的专业素质。

关键词：统计学专业,专业素质,就业前景

参考文献

[1]统计学专业就业前景及课程介绍.

[2]闫敏伦, 李宗娟.大学统计学教学模式探讨[J].通化师范学院学报, 2009, (4) :109-111.

就业数据统计 篇10

一、毕业生相关数据的收集和分析

开展毕业生就业指导的相关数据主要来源于四个方面:一是学生自身的数据, 包括学生的兴趣、特长、学业成绩等;二是来源于校方, 如学生的生源地结构、学生的正常毕业率等;三是来源于企业, 如企业招聘岗位的数量、对学生年龄的要求等;四是来源于政府的政策信息, 包括劳动法律、产业政策, 等等。高校应充分利用计算机等工具对所有相关数据进行动态的收集和整理, 按照问题导向原则加以分析, 可以为指导毕业生就业指导工作提供有效的支持。就开展毕业生就业指导工作的要求和一般规律而言, 注重以下几方面数据的收集和分析:

1. 招生环节。招生环节的重要数据大致包括:各专业报考率、男女比例、少数民族构成和生源地构成等。

2. 培养环节。

修课门数、课程构成、课程的优良率、学生参加竞赛或科研活动情况、学生奖学金获取情况、学生参加社会实践活动及其他能反映学生学业水平和综合素质的数据信息等。

3. 毕业环节。

学生毕业设计方向、毕业后去向选择、就业地选择、岗位及薪资期待、学生期待的企业类型、学生考研与出国的情况等。另外, 从用人单位角度看, 有一些重要数据需要收集并加以分析, 如毕业生一年内离职率、毕业生工作岗位与所学专业的关联度、毕业生三年内在用人单位升职加薪情况、用人单位对同一所学校相关专业每年的人才招录数量等。需要说明的是从企业获取数据有一定难度, 需要和企业建立良好的协作关系, 或者邀请专门的公司作为第三方协助调查。

以上数据仅是列举的部分相关数据, 根据工作的需要和学生的具体情况在具体执行过程中可以适时适量地增减。在数据获取方式上有的可以从学校的信息系统直接采集、筛选、汇总, 也可以通过问卷调查等方式采集, 也可以如上文所述委托第三方采集。在数据分析方面, 最好采用专业的统计分析软件进行处理, 以提高数据分析的效率和准确性, 如常用的SPSS统计软件等。

二、毕业生相关数据的具体应用

数据的收集、分析是一个连续不断的过程, 数据的应用却应把握好相应的时间节点。在实际工作开展过程中, 要把毕业生就业指导工作和对学生的学业指导、学业及职业生涯规划指导有效结合, 按不同的阶段进行相应的数据分析应用。这意味着, 毕业生相关数据的范畴应相应前置和后延, 不仅学生就读期间的所有相关数据都要考虑, 毕业后一段时期内的数据也有重要的参考价值, 需要加以分析和应用。具体来讲应从以下几个阶段把握:

第一阶段:学生入学伊始至大二, 主要就学生入学时的初始数据, 包括学生的生源地结构、年龄、民族、入学成绩等进行收集、整理, 并结合学生第一学年的学业数据进行分析, 如可以根据每位学生各个科目的成绩状况进行相应的学业指导, 对学生转专业等事项提出相应的建议。在此基础上, 可以指导学生做好中远期学业规划, 为学生毕业后就业奠定基础。

第二阶段:学生进入大三、大四以后, 一方面可以根据学生的学业状况继续做好学业指导, 另一方面可以根据学生的学业状况、实习实践情况和个人职业兴趣、行业企业的发展情况等对学生的职业生涯规划提出建议。特别是进入到大四以后, 一方面要关注学生的学业情况, 另一方面要注意学生的生源地分布、毕业生去向选择、职业兴趣等数据, 以此作为开展就业指导的基本依据。如以北京、上海等一线城市为例, 近几年由于产业结构的调整和人口调控政策的实施, 在这些城市就业较之以往竞争更激烈。由此可以根据学生的生源地情况, 提前引导学生回原籍就业;又如对学生的职业兴趣与所学专业的关联度及最终的就业岗位等数据进行分析, 可以对学生就业的行业、企业选择等进行指导。

第三阶段:可以就学生毕业之后对其所在的行业、企业性质、薪资情况、岗位适应情况及用人单位对毕业生的总体评价等信息进行分析, 可以为学校的专业设置、培养计划、教学计划的修订等工作提供参考, 也可以为学生就业进行行业选择、企业选择、岗位选择等提出建议。

应用相关数据时应考虑到整体性和具体性两个方面。举例来讲, 在招生环节某一专业的报考率就是一个整体性的数据。假如某一专业的报考率远超100%, 即报考人数远超录取名额, 说明这一专业社会认可度比较高, 本专业毕业生未来就业时可能面临的情况是就业岗位较多、面临的就业竞争压力较大。又如学生个人的课程优良率就是具体性的数据。从这个数据可以看出学生的专业水平, 有利于在对学生开展就业指导时引导他们扬长避短。

三、基于“大数据思维”开展毕业生就业指导应注意的问题

大数据时代的到来, 颠覆了我们对数据价值的认知, 也为我们提供了数据分析、应用的新思路, 也就是所说的“大数据思维”。在这一种思维模式下开展毕业生就业指导工作应注意以下几个方面:

第一, 要尽可能多地收集数据。“大数据”之“大”主要指数据数理大且丰富, 能从各个角度反映问题的本质。目前, 高校毕业生就业受到的影响因素很多, 除了学生自身因素和学校影响因素之外, 宏观经济形势的发展变化、各个行业的发展变化很快、企业的发展变化及国家相关政策变化等都会对毕业生就业产生一定的影响。要做好毕业生就业指导工作, 就要尽可能多地获取相关信息, 一要注意数据的积累, 二要注意获取数据的时效。举例来说, 可以根据同一行业或同一企业中过去几年间相同或类似岗位的薪资水平变化预测当年相似岗位的薪资水平, 可以为毕业生薪资谈判提供参考。这其中离不开以往数据的支撑, 当然需要当年同一行业中类似岗位的薪资数据作参考。

第二, 传统思维模式下, 指导学生选择就业岗位或指导学生进行长期的职业规划, 往往会从学生自身条件和兴趣出发做指导, 而在“大数据思维”模式下, 对数据的分析和应用要抛开原有的“因果思维”模式, 即不要单纯地考虑“学生喜欢”、“学生条件匹配”建议学生选择某企业某岗位。相反, 应该建立起“相关性思维”, 即应该在原有基础上考虑到行业发展的需求, 考虑到企业用人的标准、考虑到学生在企业较长时期的发展空间甚至国家相关政策的影响等。这样就可以突破“就业指导就是帮学生找到工作”急功近利的想法, 逐渐建立起“就业指导要帮助学生找到适合的工作, 为学生长远发展寻求更好的机会和平台”的指导思想。

第三, 作为学生就业指导人员, 在主动收集数据的同时要善于利用已有的数据。现在高校教学管理信息系统、学生管理信息系统、后勤管理信息系统、学生职业测评系统等都相对健全, 有些数据可以直接使用。如通过对学生在食堂就餐每餐的花费分析, 大致可以判定一个学生的经济状况, 从而可以为特定学生在就业过程中提供相应的经济资助等, 以落实国家的自助政策, 提高学生找到合适工作的可能性。

第四, “大数据思维”并不过于追求数据的精确性, 有时更强调数据的混杂性, 通过这种“混杂性”判断事物发展的趋势。鉴于此, 毕业生在初次就业时有时并不能一步到位, 所以可以建议毕业生“先就业后择业”, 在工作过程中发现自己真正适合的方向或岗位, 拓展自己的发展空间。

总之, 基于“大数据思维”开展毕业生就业指导工作, 能够为学生提供更个性化的、更科学的就业指导服务, 有利于提高就业指导工作的效率和效益。

摘要：“大数据思维”强调充分利用海量数据, 注重数据的关联性、混杂性等, 在这种思维模式下开展高校毕业生就业指导工作, 应善于收集、分析和应用数据, 改变传统思维方式和工作方法, 提高就业指导工作成效。

关键词：大数据思维,高校毕业生,就业指导

参考文献

[1][英]维克多·迈尔-舍恩伯格.大数据时代, 2013.1 (第一版) .