基于Aprior算法的学生就业画像研究

基于校园行为数据的教育数据挖掘可以很好地解释学生的就业选择,为解决大学生就业问题提供参考。以某大学6000余名本科生为研究对象,首先采集并分析学生的基本信息与在校行为数据,构建了学生标签体系;其次,通过Aprior关联规则挖掘不同毕业去向与学生标签之间的内在关系,生成升学类、国有企业类、出国出境类和三资企业类学生的就业画像。研究结果表明,不同就业去向的学生存在学业成绩、基本信息、行为规律性等方面的显著差异,为高校的就业指导和管理工作提供了参考。