基于大数据的就业管理网络化系统设计和实践_王育军.pdf

2023.4电脑编程技巧与维护1概述高校就业率是综合评估一个学校管理质量的主要指标。越来越多的高校重视做好本校学生就业相关信息的管理工作，但高校学生的就业信息具有管理工作量大、数据多等特点，在一定程度上会增加日常管理工作的难度1。基于此，高校要重视整合不同类型的资源，为毕业生提供相关企业的招聘信息，分析每年企业对不同专业人才的需求，及时解决高校就业管理方面的问题。基于大数据下高校就业管理网络化系统，借助大数据完成系统相关数据分析，整合各类资源，快速实现数据共享，采用大数据分析相关数据拥有独特的优势。2系统设计需求及原则就业信息管理作为高校管理工作不可缺少的一部分，部分高校统计就业信息时通过人工拼接表格的方法集中信息，不仅浪费大量的人力、物力，也会给后续统计工作带来一定的隐患。如果高校缺乏准确、及时的信息收集、检验机制，可能会出现一些无效的数据，进而为信息统计及整理带来诸多困难。例如，高校向毕业生推送相关的招聘信息，先要收集一些招聘单位的信息制成电子表格统一发送至各班辅导员。这种模式可能会出现下列问题：学生不能及时了解信息，错失就业机会；招聘信息更新不及时，难以保证学生获取信息的广度及深度；信息繁多，统计工作量较大。近些年，随着高校就业制度的改革，自主择业、双向选择成为高校学生主要的就业方法，针对高校传统就业信息管理存在的问题，研发一套适合高校管理及学生需求的就业管理网络化系统尤为重要。根据就业生的需求，系统的主要功能包含数据分析、数据处理等部分，能够为毕业生提供安全、准确的就业信息，有利于高校管理者高效地开展学生就业信息管理工作。就业管理网络化系统的设计原则是高效、实用、界面便于操作。系统还设计了用户信息功能，有利于增加用户与系统管理员之间的通信，也能更好地开展系统维护、改进等操作，促使系统逐步完善。设计的系统为企业提供了良好的招聘信息发布平台，便于就业学生求职；系统支持学生发布求职信息，有利于减少就业学生求职所需时间，促使就业学生能够方便、快捷地求职。系统设计遵循可扩展性原则，要将系统性质、规模等内容考虑在内，为系统扩充提供一定的冗余度。3整体架构及模块3.1系统架构就业作为一个系统的工程，涉及高校、用人单位、学生等群体，高校是培养社会所需人才的重要基地，对学生在高校期间人才培养过程进行记录，对于提高学生的就业竞争力、社会适应力具有重要的意义。基于此，依托大数据设计就业管理网络化系统，包含数据采集、数据存储、数据处理等部分，支持批量处理、分析海量学生就业信息，从而为即将毕业的学生提供全面的就业信息查询服务。3.2系统各模块功能3.2.1 用户登录模块系统根据角色访问控制模型对用户的身份及操作权限进行管理，选择角色时，可根据修改角色或控制规则进行设计。对登录界面进行设计时，要依据登录流程进行布局，主要包含用户账号、密码等信息，用户输入正确的账号及密码后，方可进入系统开展一系列的操作。用户登录界面如图1所示。作者简介：王育军（1978），男，硕士，讲师，研究方向为软件工程、数据挖掘、大数据等。基于大数据的就业管理网络化系统设计和实践王育军（西安思源学院理工学院，西安710038）摘要：为了提高高校就业信息管理效率，在深入分析系统设计需求的基础上，详细介绍了系统设计框架及各模块情况，包括数据分析、数据存储等模块，并对系统响应及信息推荐情况展开测试。研究结果表明，系统具有安全性、针对性强等优点，有利于提高高校的就业信息管理效率。关键词：大数据；设计；就业管理网络化系统；实践结果图1用户登录界面104DOI:10.16184/prg.2023.04.0482023.4电脑编程技巧与维护3.2.2 数据采集模块为达到对高校相关就业信息规范化、整合化处理要求，数据采集模块基于采集与高校毕业生有关的就业信息，借助不同信息格式的换算及自主识别技术实现就业信息采集工作，有利于规避学生就业信息片面化、针对性不强等问题，也能为高校建立大规模的就业数据集提供重要的支持3。为有效解决就业信息滞后、就业信息解释不全等问题，该模块设计了毕业生就业指导信息采集功能，其实现步骤如图2所示。就业管理人员对往届毕业生的就业方向、满意度等进行调查，统计相应的就业率；利用互联网获得招聘企业的信息、往届毕业生对这些企业的评价数据；借助问卷调查方法获得所需的数据。3.2.3 数据分析模块数据分析模块是整个系统的核心，依托并整合数据采集、存储等模块的各项信息开展分析，顺利完成高校就业信息的统计、分析、管理工作。数据分析模块主要由学生信息管理、统计分析、就业信息服务、就业危机预警子模块构成，如图3所示。学生信息管理涉及内容较多，旨在对就业信息、学生基本信息、学生简历等进行管理。此外，利用学生信息管理模块能够及时发布学生的就业需求、就业意向、企业招聘等信息，增进企业、高校与学生之间的了解，并对上述信息予以维护，更好地帮助学生就业45。统计分析模块支持自动组成数据报表，便于开展信息查询、打印、输出等操作。需要注意的是，这种数据报表不可更改，主要内容包括就业率报表、企业就业报表、就业薪资等信息统计其查看时序如图4所示。就业信息服务模块可借助互联网发展需求逐步完善高校的就业服务，从招聘企业、教育管理部门、学生自身等多方面入手为就业学生提供所需的服务。就业危机预警模块的主要功能在于实时监控系统内的就业信息，进一步加工统计分析模块传送的就业信息分析报告，通过人才需求、专业供求、就业形势等多个方面的预警模型对学生的就业信息进行判断。学生利用这个模块能够查询不同形式的就业报告，包含就业评估、就业推测就业警告等指导性意见。就业危机预警实现流程如图5所示。初期受到不确定因素的影响，就业危机模块受到数据库所用容量的限制，使就业危机模块在就业信息预警时有所滞后。在大数据下，就业危机模块不仅能解决数据库容量方面的限制，还能解决就业预警时间方面的弊端，促使学生获取的就业预警信息比较及时，为就业学生提供所需的预警服务6。3.2.4 数据存储模块数据存储模块借助Hadoop文件系统的HDFS，将采集获取的数据划分成结构化数据、半结构化数据和图2就业信息采集实现步骤图3数据分析模块构成图4统计分析模块查看时序图5就业危机预警实现流程纸质问卷纸质资料网络问卷移动设备数据网络资料OCR计算机自动识别数据采集格式换算数据回收数据规范化数据采集决策支持数据结构知识库学生就业信息数据库数据分析模块学生信息管理统计分析就业信息服务就业危机预警就业信息、招聘信息、学生基本信息、学生简历就业率报表、企业就业报表、就业薪资就业岗位推送、就业指导推送、专业匹配人才需求预警、专业供求预警、就业形势预警学校管理人员用户登录登录管理就业信息查询就业统计信息就业危机预警就业评估就业推测就业警告就业满意度预警需求结构预警就业形势预警专业供求预警人才供给预警人才需求预警(下转第172页)1052023.4电脑编程技巧与维护非结构化数据，上述数据存储成为文件系统及数据库技术。结构化数据采用数据库技术进行存储时，采用RDBMA数据库。4系统实践结果分析选取某高校作为实验对象，在13月这段时期，借助该系统对高校开展就业信息管理工作，检测所设计系统的性能、响应情况。测试主要有预防匿名访问、身份验证等环节，而身份认证必须在用户进入系统后，即用户输入正确的账号、密码，系统会自动判断用户所属类型。若用户并未输入正确的登录信息，则系统可以自动提示用户输入相应的账号或密码错误。如果上述信息有一项出现错误，则用户无法顺利进入系统进行一系列操作。系统对匿名用户访问进行预防操作，即测试者并未登录系统，必须在系统内部予以设置，在登录界面前对用户的身份实施验证。分析测试结果发现，系统登录、上传等功能均能满足数据收集要求，保证其处在安全的存储状态7。当用户连续3次输入的账号或密码错误时，系统会自动关闭当前界面。采用LoadRunner作为系统的性能测试工具，检测结果表明，在用户并发访问量为200人时，所设计的系统响应时间趋于平稳，且维持时间在5s之内，代表所用系统响应时间比较短，随着用户并发访问数量日益增加，所用系统依然保持良好的响应性能。5结语综上所述，大学生就业作为高校教育管理工作不可缺少的一部分，围绕如何对海量的学生就业信息、企业招聘信息等开展管理，设计大数据背景下就业管理网络化系统，该系统不仅有利于提升高校管理工作效率，还有利于学生高效就业。实践结果证实，系统的响应性能、信息推荐性能满足实际需求，能够为高校学生提供详细的就业信息。参考文献1徐卫英,胡旭飞,刘飞宇,等.基于ASP.NET的校园毕业生供求信息系统的设计与实现J.电脑知识与技术,2021,17(33):58-59.2薛佳.基于计算机技术的高校学生就业网络服务信息系统设计J.自动化技术与应用,2020,39(8):173-176.3李会平,匡万利.基于Laraval的就业信息统计管理系统设计与实现J.现代信息科技,2022,6(15):11-14.4李楠.基于大数据平台的大学就业信息管理系统J.电子设计工程,2022,30(7):42-46.5王宁.基于Bootstrap框架的高校学生就业信息管理系统设计J.自动化技术与应用,2021,40(4):175-178.6张岳静.基于大数据技术的南京市就业分析系统研究J.无线互联科技,2021,18(17):69-70.7林丽.基于计算机人工智能的大学生就业系统平台的设计与实现J.电脑知识与技术,2021,17(2):158-160.(上接第105页)5李超,韩翔,刘钊.一种IP地址管理与审计系统的设计与实现J.保密科学技术,2020(6):46-52.6张俊杰,赵英,刘天一,等.基于OpenWrt的IPv6转发装置实现C/中国计算机用户协会网络应用分会2021年第二十五届网络新技术与应用年会论文集.北京:北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室,2021:328-332.7牛永正.浅谈工作流引擎在高校行政管理工作中的应用A.中国计算机用户协会网络应用分会.中国计算机用户协会网络应用分会2020年第二十四届网络新技术与应用年会论文集C.北京:北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室,2020:343-345.8曹明昊.基于SpringBoot和Vue框架的邯郸市现代农业园区信息管理系统的研发D.邯郸:河北工程大学,2021.9肖文娟,王加胜.基于Vue和Spring Boot的校园记录管理Web App的设计与实现J.计算机应用与软件,2020,37(4):25-30.10李修云.基于Activiti框架的在线审批流程应用研究J.计算机科学,2016,43(6A):555-557.11孙卫真,王訸,向勇.基于工作流的监控系统灵活性增强方法J.计算机工程与设计,2019,40(9):2704-2711.12张智慧.工作流引擎在MVVM前端框架中的研究与实现D.绵阳:西南科技大学,2020.13林国丹,黄钦开,余阳,等.Activiti引擎的无状态云工作流调度算法J.计算机集成制造系统,2020,26(6):1456-1464.14贾婉华.基于工作流引擎的硕士研究生招生管理系统的研究与实现D.北京:北京林业大学,2020.172