决策树算法在高校毕业生就业分析中的应用研究

【摘要】高校在发展过程中招生与就业始终是高校管理中的两个重要部分，随着高校扩招与毕业生就业的市场化、自由化，就业难已经成为毕业生就业的普遍现状，但同时也成为影响高校发展的难题，在很多高校从实现高校信息化建设以后，都保存了大量的、多年的大学生就业数据，有很多高校并没有对这些历史数据进行分析、应用，只是用来作简单的查询、存档等处理。为了能充分的利用这些数据，从中发掘出存在数据之间的关联信息，并挖掘与分析影响毕业生就业的主要信息，毕业生就业与高校教学之间的关系，通过对这些数据的处理分析，可以为高校的准毕业生提供学习、能力培养方面的指导，也为学校加强对大学生就业规划与指导提供科学和依据，促进学校的更好、更快发展。本文从我国当前的就业形势进行分析，通过对人才市场的调查，收集高校的历史毕业生数据信息，并建立数据库；从数据挖掘技术中选取适合本课题研究的方法作为毕业生数据分析的技术手段，构建分析模型，并对模型进行分析、验证，最后利用构建的模型对毕业生的数据进行分析，对毕业生的就业成功率性进行预测。从课题的研究特点出发，对数据挖掘的多种方法进行分析，选择了决策树的挖掘方法，对决策树的主要算法ID3算法进行实例应用以后，对其结果进行分析，针对其不足提出了改进的原理，并对算法进行改进与描述，通过对改进算法的实验与实验结果的对比、与分析，总结出改进算法在挖掘准确率、规则数等方面的优越性，说明了改进算法的有效性。毕业生就业分析模型对高校在分析就业因素、制定人才培养计划、教学计划与招生等方面都具有重要的参考价值，能促进高校的更快、更好的发展。
【作者】方亮；
【导师】邓远北；何万平；
【作者基本信息】湖南大学，软件工程，2013，硕士
【关键词】数据挖掘；ID3算法；就业分析；

【参考文献】
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