引言

随着我国高等教育进入普及化阶段，高校毕业生规模持续扩大，就业市场的结构性矛盾日益凸显，“就业难”与“招工难”现象并存。习近平总书记多次强调“就业是最大的民生”，党的二十届三中全会明确提出“健全高质量充分就业促进机制”，为新时代高校就业工作指明了方向。

传统就业指导模式以群体性讲座、通用性课程和广泛性信息推送为主，呈现“一刀切”的粗放特征，缺乏对学生个体差异、职业倾向与能力结构的深度洞察，导致指导服务针对性不足、实效性不强，难以满足毕业生多元化、个性化的就业需求。教育部2016年印发的《关于开展全国普通高校毕业生精准就业服务工作的通知》，标志着就业指导进入以“精准”为导向的新阶段。

大数据、人工智能等新一代信息技术的迅猛发展，为破解精准就业难题提供了全新路径。用户画像技术作为一种从海量数据中抽象出用户信息标签化模型的工具，已在电商、社交、教育等领域展现出强大的用户理解与需求预测能力。将该技术引入高校就业指导领域，通过整合学生多源数据构建精准群体画像，有望实现就业指导模式的根本性变革。基于此，本研究聚焦“基于群体画像分析的精准就业指导实施路径”展开系统研究，旨在构建科学的群体画像模型，探索可落地的精准就业指导方案，为高校就业指导数字化转型提供支撑。

一、研究目的与意义

（一）研究目的

1. 构建科学、系统的高校大学生就业群体画像模型，覆盖基础属性、学业能力、实践经历、职业意向、求职行为等多维维度，实现对学生就业特征的可视化、精准化刻画。
2. 精准识别不同学生群体的就业竞争力短板、职业偏好差异及求职需求痛点，明确群体分化特征与个体独特性，解决传统指导中“识不准”的问题。
3. 探索“画像构建－特征解析－路径落地”的闭环机制，形成包含精准识别、定制供给、方法优化的精准就业指导实施路径，为高校提供可操作的实践方案。
4. 通过实证研究验证画像模型的有效性与路径的可行性，为画像模型的动态优化与就业指导效果的持续改进提供方法论支持。

（二）研究意义

1. 理论意义。 将用户画像理论与精准就业指导深度融合，丰富了教育数据挖掘在就业领域的应用场景，拓展了“数据驱动的智慧就业”理论框架。同时，通过跨学科整合用户画像理论、人职匹配理论与精准思维，完善了精准就业指导的理论体系，为后续相关研究提供理论参考。
2. 实践意义。 为高校就业指导部门提供“从数据到服务”的全流程技术路径，通过精准匹配供需提升就业指导的投入产出比，助力毕业生提升就业竞争力与岗位适配度。此外，研究成果可为教育主管部门优化就业政策、推动高等教育人才培养与市场需求对接提供决策依据，对缓解就业结构性矛盾具有现实价值。

二、研究现状

（一）精准就业指导的内涵与实施路径研究

学界普遍认为，精准就业指导的核心在于基于学生个体差异和市场需求，提供个性化、差异化服务，其构成要素包括核心要素与支撑要素。核心要素聚焦服务目标与内容，金韦明等（2023）提出精准就业指导应遵循系统性、以学生为中心、分类指导和注重实效四项原则，其中“以学生为中心”是核心。马静（2024）进一步指出核心要素应包括群体适配、方向匹配和职责契合。支撑要素涵盖平台、人员、机制等保障条件，路玉（2022）强调信息平台、专业指导队伍和课程体系是三大关键支撑。胡楠等（2023）构建“5+1”师资队伍，形成“全员育人”体系。

在实施路径方面，现有研究可分为宏观框架与具体操作两类。雷春芳等（2024）提出“就业力诊断－全程化课程－名师工作室－专项训练－智慧平台－跟踪反馈”六位一体路径。胡楠等（2023）基于“三全育人”理念构建“全员参与－全过程培养－全方位协作”框架。具体操作层面，苏欣（2022）建议构建“四位一体”就业服务平台、建立全面数据库。赵婉琪（2025）从技术落地角度提出开发移动应用、规范数据采集等措施。总体来看，现有研究多聚焦宏观体系或单一路径，在数据技术与指导路径深度融合的具体操作层面仍有拓展空间。

（二）群体画像技术赋能精准就业指导研究

当前，基于数据画像的精准就业指导研究尚处于起步阶段。群体画像分析技术通过挖掘特定群体共性特征，已在学生管理、思想政治教育等领域得到应用。陈志伟等（2024）提出基于用户画像的大学生群体特征分析方法，为就业指导提供了新思路。郭媛等（2024）构建“基本信息－学习行为－兴趣偏好”画像模型，在精准识别教育对象方面取得良好效果。

在就业指导领域，袁丹等（2022）提出“精准分析－目标指导－个性化推荐－能力培养”一体化框架。兰洁等（2024）运用Apriori算法构建细分群体就业画像，证实了数据挖掘技术的应用价值。戴飞（2022）指出学生画像可推动就业指导从“统一化”向“个性化”转型，但现有研究仍存在不足：一是画像数据维度单一，缺乏对外部环境因素的整合；二是标签体系与就业指导策略关联性不足；三是画像与指导策略的融合不够深入。本研究致力于解决“如何画得准”与“如何用得好”两大关键问题，推动群体画像与精准就业指导的深度融合。

三、研究设计与方法

（一）研究样本

本研究通过问卷调研，选取高校会计专业2026届研究生作为实证样本，有效样本率100%。样本结构特征如下：性别分布为女性26人（76.5%）、男性8人（23.5%），符合会计专业性别结构特点；学业基础方面，成绩排名前20%者10人（29.4%），40-60%区间9人（26.5%），整体学业水平中等偏上；能力储备方面，持有初级证书21人（61.8%）、中级证书10人（29.4%）、无证书3人（8.8%），具备实习经验23人（67.6%），有获奖经历26人（76.5%）。

（二）数据采集与预处理方法

1. 数据采集

构建涵盖五大核心维度的多维特征数据库，数据来源包括教务处、学生处系统信息，就业指导中心调研、问卷访谈及合规网络爬取等多渠道采集。

1. 基础属性数据：专业、学历、生源地、政治面貌等人口统计学信息。
2. 学业能力数据：课程成绩、GPA排名、技能证书等。
3. 实践经历数据：实习单位、岗位类型、社团任职等。
4. 职业规划数据：意向行业、期望薪资、工作地点等。
5. 求职行为数据：简历投递、招聘会参与等动态信息。

2. 数据预处理

1. 数据清洗：修正录入错误、剔除重复记录、统一岗位名称表述。
2. 数据归约：筛选核心指标，剔除冗余信息。
3. 数据集成：基于学生学号整合多源数据，打破“数据孤岛”。
4. 数据变换：统一数据格式与单位，增强可计算性。预处理过程中严格保护学生隐私，过滤敏感信息，确保数据使用合规。

（三）研究方法

采用“定量为主、定性为辅”的混合研究方法，具体技术路径如下。

1. 构建量化指标：从就业竞争力、职业适配、求职需求三大维度设计标签量化指标。
2. 数据标准化处理：通过Z-Score标准化消除量纲影响。
3. 聚类模型构建：使用K-Means算法进行无监督聚类，基于肘部法则确定最优聚类数 k=4。
4. 画像验证优化：结合专业判断与样本特征解读聚类结果，确保画像与实际情况高度契合。

四、用户画像赋能大学生精准就业指导的路径探索

（一）实现数据画像

大学生就业特征画像的构建是实现精准就业指导的核心技术支撑，需通过“数据采集－预处理－标签体系设计－模型整合”四步闭环流程，确保画像的全面性、准确性与实用性，为后续指导路径落地提供数据与模型基础。

1. 创建大学生多维特征数据库

海量且完整的就业相关数据是画像构建的基础。本研究构建的数据库涵盖以下五大核心维度：

1. 基础属性数据：学生的专业、学历、生源地、政治面貌等人口统计学信息。
2. 学业能力数据：课程成绩、GPA排名、技能证书（如英语四六级、计算机等级证、专业资格证）及获奖情况。
3. 实践经历数据：实习单位、岗位类型、工作时长、社团任职、志愿服务与科研项目参与等。
4. 职业规划数据：意向行业、岗位类型、期望薪资与工作地点等。
5. 求职行为数据：简历投递、招聘会参与及面试反馈等动态信息。

上述各维度数据可通过整合教务处、学生处系统现有信息，结合就业指导中心调研、问卷访谈及对接招聘平台、合规网络爬取等多渠道协同采集，确保数据全面精准且高效可用。

2. 构建大学生就业特征画像模型

在数据预处理阶段，围绕精准就业指导的实际需求，重点解决数据质量与一致性问题，实现数据提质。就业特征属性标签体系设计阶段，是精准刻画学生就业特征、支撑个性化就业指导的核心环节，特征提取的精准度直接决定画像质量。围绕“就业适配－服务对接－潜力挖掘”三维逻辑构建多维度、多层级标签体系，具体包括就业基础标签、就业能力标签、职业意向标签、实践匹配标签和求职需求标签。标签设计需高度精炼，确保全面刻画学生就业相关特征，同时区分静态标签（如专业、学历）与动态标签（如求职进程、面试反馈），为后续动态更新奠定基础。

整合标签构建大学生就业特征画像模型，其核心是通过就业场景导向的标签组合，精准勾勒学生就业相关核心特征轮廓，为“一人一策”的精准就业指导提供可落地的决策依据。标签整合完成后，通过可视化方式呈现结果：采用标签云直观展示学生核心就业特征；借助岗位适配度雷达图、就业竞争力对比柱状图等统计图形，量化呈现学生就业优势与短板。画像需保持动态更新的实效性，实时追踪学生实习经历新增、技能证书获取、求职行为调整、职业意向迭代等变化，确保画像始终贴合学生就业进程与市场需求变化。

3. 用户画像的实证分析

本研究选用高校2026届毕业生会计专业研究生为研究样本，成功形成就业竞争力画像、职业适配画像、求职需求画像三类核心群体画像。实证过程严格遵循“数据预处理－特征工程－模型构建－结果验证”的科学流程，确保画像的准确性与实用性。

（1）样本数据结构特征

性别分布：女性26人（76.5%），男性8人（23.5%）。学业基础：成绩排名前20%者10人（29.4%），40-60%区间9人（26.5%），整体学业水平中等偏上。能力储备：持有初级证书21人（61.8%），中级证书10人（29.4%），无证书3人（8.8%）；具备实习经验23人（67.6%），有获奖经历26人（76.5%）。

（2）设计标签体系和聚类分析

从就业竞争力、职业适配、求职需求三大维度设计就业特征属性标签的量化指标。通过Z-Score标准化消除量纲影响，使用K-Means算法进行无监督聚类，基于肘部法则确定最优聚类数 k=4。结合专业判断与样本特征，对聚类结果进行命名与特征解读，确保画像与实际情况高度契合。

（3）核心群体画像构建结果

通过聚类分析，34名会计专业研究生被划分为四类具有鲜明特征的就业群体，各群体在三大核心画像维度呈现显著差异，为精准就业指导提供清晰的群体定位：

1. 顶尖竞争力公职导向群体（2人，占比5.9%）：就业竞争力属“全能型”，证书等级高、实践经验完备、获奖经历丰富；职业偏好公务员/事业单位（财政、审计、税务等）；求职需求以简历优化为主。
2. 中等竞争力企业导向群体（11人，占32.4%）：实践导向明显，实习率72.7%，短板为证书等级偏低；偏好民营企业，求职需求聚焦求职技巧培训。
3. 高竞争力国企偏好群体（14人，占41.2%）：综合水平较高，学业基础扎实但实习经验不足；偏好国有企业，求职需求以求职技巧培训为主。
4. 基础竞争力迷茫群体（7人，占20.6%）：就业竞争力中等但实习与获奖经历较少，职业定位模糊；需求为求职技巧与简历撰写指导，并存在求职焦虑倾向。

（二）解析运用画像结果提升就业指导精准性

1. 特征剖析，精准识别就业指导服务对象。

   依托就业特征画像，从群体与个体双重视角精准定位服务对象。群体层面，通过聚类划分典型群体，结合就业竞争力、职业适配、求职需求三类画像，明确各群体优短板；个体层面，通过基础、能力、意向、需求标签识别个体特性，并动态追踪求职进程中特征变化，确保识别实时准确。

2. 供需对接，精准供给就业指导服务内容。

   以画像为依据实现“通用”到“定制”转型。群体层面按共性需求设计模块化内容，个体层面提供“一人一策”，并联动企业与行业数据动态更新内容，保障时效性与市场适配性。

3. 手段优化，精准选取就业指导服务方法。

   按画像优化服务方法，分层分类组织活动（如“线上训练营+线下沙龙”），创新数字化手段（如画像匹配岗位推荐模块）、建立导师结对机制，并通过可视化工具展示优短板以及建立动态反馈机制以持续优化方法。

五、结论

本研究构建了涵盖多维度数据的大学生就业群体画像模型，明确了“全面性、动态性、实用性”的核心特征与标准化构建流程，有效解决了“如何画得准”的问题。基于画像技术，从精准识别服务对象、定制化供给内容、优化服务方法三个维度，形成了群体画像与就业指导深度融合的实施路径，实现了从“大水漫灌”到“精准滴灌”的模式转型，为“如何用得好”提供了可行方案。实证与路径分析表明，该模式能精准匹配学生需求与市场需求，提升就业指导的针对性与实效性，为高校就业指导数字化转型提供了理论与实践支撑。

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