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决策树算法在高校学生就业中的应用研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着高校毕业生数量的不断增加，就业问题越来越受到社会的重视。而在高校学生就业中，决策树算法是一种常用的数据挖掘技术，可用于建立就业能力评估模型、预测学生就业方向等。本研究旨在探索决策树算法在高校学生就业中的应用，为高校毕业生就业提供参考依据。
二、研究目的
1.了解高校毕业生就业现状和就业流向；
2.分析高校毕业生就业能力评估模型的构建；
3.研究决策树算法在高校学生就业中的应用；
4.构建学生就业方向预测模型；
5.为高校毕业生就业提供参考建议。
三、研究内容
1.高校毕业生就业现状和就业流向的调研；
2.高校毕业生就业能力评估模型的相关文献分析；
3.决策树算法基本原理及其在高校学生就业中的应用；
4.构建学生就业方向预测模型，包括特征选择、模型训练和预测等；
5.实验结果分析和对高校毕业生就业提出建议。
四、研究方法
1.文献资料法：对高校毕业生就业现状和就业流向、决策树算法在高校学生就业中的应用等进行文献分析，了解相关理论和技术；
2.问卷调查法：通过在线问卷等方式，收集高校毕业生就业的实际情况和就业需求，以便评估模型的构建和预测；
3.数据挖掘法：利用决策树算法对高校毕业生就业数据进行分析，构建学生就业方向预测模型。
五、研究计划
1.第一阶段（1-2周）：调研就业现状和流向，收集和归纳相关资料；
2.第二阶段（2-3周）：分析高校毕业生就业能力评估模型，确定特征变量和模型算法；
3.第三阶段（3-4周）：研究决策树算法在高校学生就业中的应用，构建就业方向预测模型；
4.第四阶段（2-3周）：实验结果分析和对高校毕业生就业提出建议；
5.第五阶段（1-2周）：撰写论文，整理、分析实验数据。
六、研究收益
1.深入了解高校毕业生就业现状和需求，推进高校毕业生就业服务的优化和改进；
2.通过决策树算法建立学生就业方向预测模型，为学生提供就业参考，降低就业风险；
3.对决策树算法在高校学生就业中的应用做出深入探索，为相关研究提供借鉴和参考。
七、参考文献
1.决策树算法在职业生涯规划中的应用研究[D].辽宁师范大学,2019.
2.学生就业模型中特征选择方法的影响分析[J].科技资讯,2019.
3.高校毕业生就业问题及其对策研究[J].兰州财经大学学报,2014.
4.数据挖掘技术在高校学生就业预测中的应用[J].综合职业教育,2017.