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摘要：首先對大數據分析的基本含義進行概述，從全面性標準、細節性標準、整體性標準三個方面入手，對大數據分析技術在大學生就業創業能力提升中應用標準進行解析，并以此為依據，提出基于大數據分析視角的大學生創業能力強化策略。

關鍵詞:大數據分析；大學生；創業能力；強化策略

近年來，大學生就業問題一直作為重點處理的問題，諸多大學生在畢業之后，僅有50%左右的學生能夠順利找到工作，在就業方向上，存在一定的不明確性，這給大學生的個人發展帶來了不利影響。而隨著時代的快速發展，大數據技術的全面普及，給大學生就業提供了條件。在大數據分析技術的作用下，通過對當前大學生就業情況的分析，找出影響學生就業的主要因素，根據不同的因素，采取對應的處理對策，以此提升當前大學生創業能力水平，引導大學生更好發展。

1大數據分析的基本概述

從大數據角度出發，其主要指在云計算、互聯網技術背景下形成的一種新的產物，自身具備數據規模大、數據類型多及數據價值強等特性。通常情況下，大數據分析技術在諸多領域中均有涉及，憑借其規模大、種類多等優勢，得到了各個領域的應用和普及。在大數據分析技術的作用下，能夠有效實現對各項數據的綜合管理，引導數據的科學應用，將數據自身價值得到充分發揮。

2大數據分析技術在大學生就業創業能力提升中應用標準

通過構建大學生就業分析數據應用體系得知，和傳統數據分析方式進行比較，具備三項引導標準。

2.1全面性標準

全面分析和大學生就業相關的各項數據，不要憑借少數數據樣本當作依據。少數數據僅僅指某一階段內形成的數據，這些數據自身存在一定的不穩定性，如果對大學生就業情況僅根據這些數據展開分析，將會造成分析結果的失誤，給大學生就業能力提供提供不良引導。例如，對北京各個院校大學生就業情況的分析，其中已經形成的就業分布信息能夠精準獲取，但是這些數據的真實性將無法評估。部分院校中設有的“空間物理”專業，因為自身存在一定的特殊性，便于對該專業的畢業生就業因素維度的掌握。但是由于諸多院校都開設了計算機專業，則該專業就業分析將無法精準獲取就業因素維度。兩者進行比較，大數據所應用的各個數據均是能夠及時采集的海量數據，其中包含了國際發展趨勢、各個行業就業情況數據等。通過數據比較，能夠及時掌握某階段內大學生就業影響因素的分布情況。

2.2細節性標準

強調大學生就業因素的繁瑣性，不可過于注重某一內容的精準性。大數據分析所應用的各項數據包含了社會發展、行業發展、學生個人等內容，這些數據自身存在一定繁瑣性，且數量繁多。如果要想在細節上分析數據，將無法保證所有數據的時效性。同樣根據北京院校就業情況來說，如果采用大數據分析技術，對部分大學生綜合素養情況進行評估，將會使得評估結果存在一定偏差，即便獲取了部分數據，也無法保證數據的精準性。由此可見，需要注重數據細節，例如大學生就業需求、綜合情況等，以此在學校教育中采取對應的應對措施。

2.3整體性標準

不可過于注重某一要素對大學生就業帶來的影響，而是強調其對整個就業行業造成的影響。例如，通過對工程建筑行業專業學生就業情況的分析，近幾年來，工程建筑行業專業專業就業率已經超過95%，我們需要做的工作并非分析其就業因素，而是掌握今后其就業發展走向，重點探究具體提升或者降低的改變因素。

3基于大數據分析視角的大學生創業能力強化策略

3.1優化建設方式

在大學生就業能力強化中應用大數據分析技術，可以從多個方面進行分析。但是從系統角度來說，主要劃分成兩種形式，一個是自有建設，另一個是外聯建設。

3.1.1自有建設

所謂的自有建設也就是指，把就業代表性領域，通常為省市行政領域當作節點，通過和國家就業指導部門數據的結合，以此形成一個較為獨立的網絡系統，對該領域內大學生就業情況進行分析，并實現就業數據的處理，保證數據分析結果的真實性和精準性。在此過程中，需要科學劃分區域中心，并非一定要根據現有的行政區域來區分，可以結合大學生就業網絡以及經濟發展情況加以劃分，這樣可以確保不會給采集的數據分析結果帶來影響，讓大數據分析技術作用得到充分發揮。

3.1.2外聯建設

外聯建設也就是指通過，分析機構和具備廣泛數據采集能力的機構建立良好合作關系，特別是由具備較強實力的企業提供專業技術，對收集的各項信息進行分析和整合。在通過首次數據分析之后，結合數據分析結果，把采集的數據綜合到國家就業指導數據庫中，以此便于后續就業發展形式的分析和應用。

3.2科學應用大數據分析技術

近年來，我國大學生就業難度大的現象逐漸突顯，要想促進大學生就業能力提升，就要結合實際情況，做好大學生就業信息的整合工作，從而找出較為合理的處理對策，將我國當前存在的大學生就業困難的現象進行處理。通過從大數據分析技術應用成果角度分析，在應用大數據分析技術時，需要注意四點內容。第一，大數據分析核心理念在于，利用數據分析存在的問題。在大學生就業問題分析時，并非注重對影響大學生就業數據維度的分析，而是需要全面采集和大學生就業信息有關的因素，以此給大數據分析技術的順利應用提供依據。第二，由于就業影響數據類型較為多樣，所以在進行數據采集時，常常會面臨諸多較為敏感的數據，例如大學生家庭數據、大學生學習情況數據以及大學生就業數據等，這些數據在實際過程中將會給大學生就業帶來一定影響。所以，這些數據采集需要結合現有法律標準來實現，做好數據的把控工作，防止數據隨意擴散，確保大學生個人信息安全。第三，大數據分析特性在于海量數據等同于現實，所以，在對大學生就業信息進行探究時，需要注重對重點數據的探究，削減部分領域專業人士經驗預測，以此保證數據自身價值。第四。隨著大數據分析技術的全面普及，其在我國大學生就業能力強化探究中應用范疇逐漸廣泛，在就業中起到的作用不斷突顯，實現大學生就業前景預測水平的平穩。與此同時，其也會給部分專業招生帶來一定影響，讓部分學生放棄自身選擇的專業，導致專業發展不平衡。

3.3加強大學生就業能力培訓

3.3.1強化大數據分析理念

大學生并非是束縛在“象牙塔”里的人，而是通過在學校內部競爭中實現穩定發展。在大數據背景下，大學生創業能力提高已成為一個系統化工作，不但要求其掌握充足的理論知識，同時還要具備較強的實踐能力，并對當前就業環境能夠加以深入分析。在這種背景下，要求大學生對大數據分析技術有全面了解，強化大數據分析理念，建立多元化創業團隊，迎合大數據需求，提升大學生就業綜合實力及就業能力。

3.3.2注重商業模式選擇

商業模式往往是在對自身資源以及外界環境加以深入了解下選擇的，可行性以及時效性將會給商業模式設計帶來直接影響。受到大數據背景因素的影響，擴充商業模式的靈活性和拓展性，已經成為了當前大學生就業主要選擇形式。通過合理設計商業模式，選擇多元化商業模式，可以引導大學生就業順利發展。

3.3.3激發學生學習興趣

針對大部分大學生來說，尤其是從事商業方面專業的學生，普遍認為數據信息技術學習主要是理科生的專業。隨著大數據時代的帶來，數量規模的逐漸增多，沒有任何人可以在數據面前保持無動于衷的心態。培養大學生對數據信息技術的學習積極性，并非對專業化教學的否定，而是實現專業人才的補充。通過自主學習，聘請專業認識進行講解，能夠有效填補學生數據信息技術不足現象，給社會培訓大批綜合型創業人才。

4結束語

總而言之，隨著高新技術的普及和應用，在大學生就業中全面應用現代化技術，大數據分析技術作為當前大學生就業能力強化的主要技術，在該項技術的作用下，通過數據的整合和分析，對當前大學生就業發展情況有一定了解，給大學生就業發展提供精準的預測信息，這樣可以有針對性采取強化措施，提升大學生就業效率和水平。

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作者:閆振福