数据挖掘技术在高职就业分析中的应用研究的任务书.docx

数据挖掘技术在高职就业分析中的应用研究的任务书
任务书
一、研究背景和意义
高职教育是我国职业教育的重要组成部分，已成为我国劳动力市场的重要供应源。随着国家各项政策的不断落实，高职教育在我国的发展已经越来越受到各界的重视。当前，高职教育面临着许多问题，如学生就业难、就业率低等。针对这些问题，需要更加深入地研究高职学生就业情况，为高职教育提供有效的参考。
数据挖掘是一种从大量数据中提取并识别关键信息的技术，已经广泛应用于许多领域，包括教育。通过数据挖掘技术，可以有效地进行数据分析，发掘数据背后的规律和趋势，提高数据利用率。因此，研究数据挖掘技术在高职就业分析中的应用，将会是一项非常有意义的工作。
二、研究内容和主要任务
本次研究主要任务为：
1.收集高职学生就业相关数据。收集数据包括各高职院校的就业信息和学生的个人信息等。
2.建立高职学生就业预测模型。通过数据挖掘技术，对收集到的数据进行分析，识别出对高职学生就业影响最大的因素，并建立高职学生就业预测模型。
3.分析高职学生就业状况。根据预测模型，分析高职学生的就业状况，找出学生就业的问题、高职院校就业状况不同的原因等。
4.提出改进措施。根据分析结果，提出相应的改进措施以提高高职学生就业率。
三、研究方法和技术路线
本次研究采用数据挖掘技术，在高职学生就业数据中发现有意义的模式和知识。技术路线如下：
1.收集数据：收集各高职院校的学生就业信息和学生个人信息等。
2.数据清洗：通过清洗数据，将数据中各种错误值和缺失值删除或者进行处理，确保数据可用。
3.数据预处理：对数据进行预处理操作，如特征选择、降维等操作，以优化建模的效率和准确性。
4.建立模型：建立高职学生就业预测模型，探究高职学生就业的影响因素，并建立预测模型。
5.模型评估：对于所建立的模型进行评估，保证模型的准确性和稳定性。
6.分析结果：根据分析结果，发现高职学生就业的问题所在，提出相应改进措施。
四、研究预期成果
1.建立高职学生就业预测模型，探究高职学生就业的影响因素。
2.分析高职学生就业状况，找出学生就业的问题所在，高职院校就业状况不同的原因等。
3.提出相应的改进措施以提高高职学生的就业率。
五、拟完成时间
本次研究拟于2022年3月完成。
六、经费
本次研究的经费由学院出资，总共需要经费10万元，用于数据采集、数据处理、软件购置和人员费用等方面。
七、研究团队和分工
本次研究的研究团队由三名研究人员组成，分别负责数据收集、数据分析和结果分析等工作。
1.数据收集：一名研究人员负责高职学生就业数据的收集。
2.数据分析：一名研究人员负责数据分析和模型的建立。
3.结果分析：一名研究人员负责对结果进行分析并提出改进措施。