大数据审计毕业论文

要写好一篇逻辑清晰的论文,离不开文献资料的查阅，小编为大家找来了《大数据审计毕业论文(精选3篇)》，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助！【摘要】跨系跨学科合作的毕业设计模式的建立，符合互联网+的时代特点，本项目立足于探讨跨系跨学科合作如何解决经济法律类毕业设计所存在问题，通过对经济法律类毕业设计过程进行分析，指出在毕业设计中存在的问题，运用跨系跨学科教学实践的优势指导毕业设计，从而得出跨系跨学科毕业设计的重要性和必要性。

第一篇：大数据审计毕业论文

探索大数据背景下高校毕业生就业指导工作新路径

摘 要：随着互联网、计算机技术在我国广泛应用，传统的就业指导模式已无法满足社会和企业的需求，更不能适应当代大学生的求职需求和新形势的变化。因此，本文通过剖析高校毕业生就业指导工作存在的问题，分析在大数据背景下就业指导工作所面临的挑战，尝试探索高校毕业生就业指導工作的新路径[1]。

关键词：大数据;高校毕业生;就业指导;新路径

据教育部透露，2021届高校毕业生总规模预计909万人，同比增加35万，创历史新高[2]。传统的就业指导模式已无法把招聘信息、招聘条件与如此众多的高校毕业生进行及时有效地匹配，从而造成有的毕业生无法找到工作，有的岗位却又出现“扎堆挤”的现象。因此，精准化就业指导就成为高校就业指导工作的必然要求。探索大数据背景下高校毕业生就业指导工作新路径也就成了一个刻不容缓的课题。

一、大数据背景下高校毕业生就业指导工作存在的问题

随着计算机技术的飞速发展，大数据得到广泛应用与发展。如何有效地收集处理就业信息数据，并应用数据帮助毕业生提升就业率已成为社会共识。但是部分高校存在应用大数据精准就业指导意识相对滞后、收集处理能力不足、信息化平台建设功能不全、使用率不高等问题。

(一)应用大数据精准就业指导意识不强

在大数据技术日趋成熟的今天，许多高校仍沿用传统的就业指导做法，如制作学生推荐函、举办校园招聘会等推动学生就业指导工作。对应用大数据实行精准就业指导意识不强，有些只是简单的收集就业信息，停留在发布就业资讯和招聘信息上，导致毕业生的就业大数据信息未能发挥有效作用，出现“东不成西不就”和“无就业”的现象，就业指导效果不理想。

(二)对大数据的收集分析能力不足

现今高校虽都热衷于公布历届毕业生的就业情况，但往往只是为了展示本校良好的就业情况，从而吸引高中毕业生报考本校，而不是全面收集毕业生的就业服务数据，对其进一步归纳处理加以利用。高校收集信息不全面，如大学生职业规划、职业爱好、就业地域要求和用人单位发展前景、薪酬待遇等方面的相关数据，还缺少人才市场供求关系和就业形势分析。同时，也忽视了毕业生离校以后就业信息反馈以及与就业单位之间的沟通，缺少对就业跟踪服务数据的收集处理。

(三)大数据就业平台利用率不高

目前，高校大多建立了自己的就业服务平台，但因各种原因，毕业生无法及时获取有效的就业信息，甚至错过最佳就业时机，出现“人不知其位、位不得其人”的现象。大数据就业平台实用性、时效性较差，信息化管理的快速、简便等优势不能得到有效发挥，从而导致大数据就业平台使用率不高。

二、大数据背景下高校毕业生就业工作面临的挑战

(一)高校毕业生就业指导教师培养

目前，高校就业指导工作普遍存在师资力量薄弱的问题。就业指导工作主要是辅导员或行政部门教师兼职，他们虽然具有相应的专业知识，但大多不具备对就业数据信息收集分析的能力。应用大数据收集分析指导就业工作仍然存在较大困难，尤其对学生职业规划、爱好、就业地域要求等和用人单位的岗位要求、薪资待遇等信息进行一定数据处理、网络开发的能力，缺乏依据就业数据归纳、整理和实行人职匹配并向毕业生精确推送就业信息的网络应用能力。因此，培养一支专业化的就业服务队伍，是高校构建毕业生就业服务体系面临的最关键的挑战之一。

(二)高校毕业生就业数据全面收集与处理

对于高校来说，具备较强的信息的收集与处理能力，是利用大数据来指导学校开展毕业生就业指导工的前提基础。学校要通过微信、QQ、就业自荐书等渠道对毕业生基本信息、专业素质、择业规划等进行广泛收集，尤其是招聘单位性质、人才要求、薪资待遇以及国家的相关就业政策等内容进行及时全面收集，并对其进行有效地分析处理，将大数据背后隐藏的有价值的信息进行有效归纳整理，并对其进行深度的挖掘、开发和利用，把毕业生的个人信息、求职意向同处理过的就业信息进行全面匹配，为学生和用人单位推送个性化的指导信息[3]，实行有针对性的毕业生的就业指导工作。

(三)高校对毕业生就业后的数据跟踪与反馈

大数据背景下，畅通的反馈渠道，可跟踪毕业生入职、岗位胜任、职业发展等情况，并及时补充到学生就业数据库中，建立健全毕业生大数据就业平台。通过对历届学生就业信息、用人单位反馈等大量数据进行跟踪，充分挖掘这些大数据自身所蕴藏的信息，从而预测行业就业形势、各区域竞争状况，掌握市场就业趋势及就业人才的需求状况，准确指导学生择业求职。同时，高校对毕业生就业后的数据跟踪与反馈，也有助于指导高校全面科学指导毕业生进行择业就业和及时掌握社会对人才的需求方向，相应调整专业设置和人才培养方向。

三、探索大数据背景下高校毕业生就业指导工作的新路径

(一)构建有效的毕业生就业数据平台

首先，建立人职匹配动态数据库。通过对海量数据信息的收集和分析，完成信息的高度集合，建立大学生就业、单位招聘、国家相关政策等信息的动态数据库，并对这些数据分门别类地进行归纳整理。依据学生的职业规划、求职愿望、爱好等和招聘单位的岗位要求、薪资待遇等实行人职匹配并精确推送就业信息。同时，完善高校就业信息化平台功能。对于高校就业信息网来说，除了发布就业信息和网络简历投递的功能之外，还可以增加更多的服务功能，如传授线上求职应聘方式方法，进行一对一就业指导、交流简历投递和远程面试及网上签约等。完善毕业生就业去向、就业率等基础数据信息，通过后期的加工与处理植入毕业生工作满意度、专业匹配度、职业转换率等信息反馈数据，不断补充并完善高校就业数据平台。其次，充分挖掘毕业生就业数据自身所蕴藏的信息，对行业发展前景、就业形势及地区竞争状况等进行预测分析，帮助毕业生掌握市场就业趋势和就业市场人才需求，建立功能完整的高校毕业生就业数据平台。

(二)完善就业服务体系

大数据背景下，不能只重视构建毕业生就业数据平台，还要建立并完善毕业生就业服务体系，及时交流毕业生、用人单位和学校之间的就业信息，充分实现信息资源的共享和有效配置。首先，通过高校毕业生就业数据平台，及时了解每一位毕业生就业信息、职业规划、待遇要求等，建立个性化服务档案。通过个体咨询、岗位推荐等方式，实现更有针对性、个性化的职业指导和服务，对有就业意愿而尚未就业的学生实施跟踪服务。其次，建立信息精准推送机制，帮助毕业生实现快速就业。学校准确掌握用人单位性质、岗位要求、薪资待遇等招聘信息的基础上，做好将毕业生数据库与用人单位岗位需求信息数据库进行比对。通过输入“学历、专业、行业”等关键词，智能匹配毕业生与用人单位之间契合度[4]，对契合度高的就業信息进行及时精准推送。最后，完善毕业生离校跟踪服务体系，学校可以充分利用微信、QQ等渠道对毕业生离校后的就业情况进行跟踪服务。不定期地对毕业生就业薪资待遇、岗位满意度及跳槽等就业信息进行收集，全面了解学生就业能力和社会需求方向，针对性地开展毕业生就业培训和调整专业设置，提升毕业生的就业率。

(三)创新模式，开展“互联网+”就业

高校在构建毕业生就业服务数据平台时，要开展各种创新，增加不同功能的模式，满足毕业生就业方面多种需求，如开发就业政策、就业形势和用人单位等模块，详细解读就业政策，分析社会上对人才的需求状况，介绍用人单位的薪资待遇和发展前景等，帮助毕业生对自身进行准确定位，务实地寻找就业岗位。高校在构建毕业生就业服务数据平台时，还要加强对现有的学校网站上的就业平台、学习平台及学生管理平台等进行整合优化，充分整合利用“24365”校园网络招聘服务平台，开展“互联网+”就业模式，实现不同平台之间的数据共享和快速提取。充分发挥大数据技术的便利性，求职者在搜寻职业信息时，通过设置关键词，就可搜索到满足求职者要求的相关用人单位招聘信息[4]，提高就业指导服务的精准性，实行就业个性化指导。

四、结语

在大数据的背景下，随着日渐严峻的就业形势，高校如何利用信息技术把毕业生的就业意向、职业规划、薪酬期望等信息与社会网络中分散、复杂的招聘信息进行有效分析和匹配，全方位实现就业指导服务，已成为高校就业工作改革创新的主要内容。作为指导高校毕业生就业工作人员，我们应该充分意识到应用大数据技术指导就业工作的重要意义，不断地加强学习，掌握就业数据收集、处理及应用方法，积极构建并完善毕业生就业数据平台和就业服务体系，帮助高校毕业生快速精准就业。

参考文献：

[1]袁东东.大数据背景下大学生就业指导对策研究[J].中国大学生就业，2020(5)：59-64.

[2]教育部、人社部部署2021届高校毕业生就业工作[J].中国电力教育，2020(12)：6.

[3]孙舒凡，殷铭.心理育人视域下以就业为导向的高职学生心理素质培养策略探究[J].大众标准化，2021(4)：147-149.

[4]周洁.大数据背景下大学生就业服务的信息化建设研究[D].宁波大学博士论文，2018.

(责任编辑：董维)

作者：周儒

第二篇：大数据环境下经济法律类毕业设计模式改革探索

【摘要】跨系跨学科合作的毕业设计模式的建立，符合互联网+的时代特点，本项目立足于探讨跨系跨学科合作如何解决经济法律类毕业设计所存在问题，通过对经济法律类毕业设计过程进行分析，指出在毕业设计中存在的问题，运用跨系跨学科教学实践的优势指导毕业设计，从而得出跨系跨学科毕业设计的重要性和必要性。

【关键词】大数据 ； 法律 ； 跨学科 ； 毕业设计

一、研究背景

目前大多数经济法律类毕业设计的指导主要由法律专业教师指导完成，“判例研究”作为一种重要的研究方法，在毕业设计中广泛使用，此处的判例并非案例分析题那样简单，而是选取我国各级法院审判实践当中的实际判例，研究者在保持客观中立的立场之上，比较并讨论相关案例的判决结果，阐释法理，将法律的理论性及实践性相结合，并昭然于眾，最终融入司法及立法建议之中。

但是判例的选取、收集和整理是非常耗时耗力的过程，因为只有大量的个案才能实现相对的真实，同样，这也是研究的难点所在。2013年7月，《最高人民法院裁判文书上网公布暂行办法》正式实施。依据该办法，除法律规定的特殊情形外，最高法发生法律效力的判决书、裁定书、决定书一般均应在互联网公布。对于社会关注度高的案件，生效裁判文书应当在互联网公布。2014年1月1日，《最高人民法院关于人民法院在互联网公布裁判文书的规定》正式实施。该司法解释明确，最高法在互联网设立中国裁判文书网，统一公布各级人民法院的生效裁判文书。因此，法院裁判文书上网公开，为我们经济法律类毕业设计提供了丰富的判例数据库，但如何从大量的裁判文书中提取关键分析项目，这需要IT技术支持。本次研究依托于我院的技术背景，我们通过与云计算系合作帮助我们实现这一目标，云计算系是电子科技大学成都学院深化校企合作，创新办学体制的最新产物，是我国高校中为数不多的开设高等教育本科阶段云计算技术系统化教学的专业系，他们具有云计算系统和跨平台应用开发能力，拥有国内领先的集教学、实验、测评为一体的教育资源服务云平台、全云环境的云计算基础实验室。

二、实施流程（流程图见图1）

本次项目改革亮点体现在流程图中的第① ② ③ ④ 处

三、改革中存在的问题

本次改革探索主要困难在于两个方面，第一是不同专业交流沟通问题。我们以前没有类似经验，不同系别的同学一起进行一个项目，我们并不能很好的理解对方在做什么，云计算科学与技术系的同学对很多法律上的专有名词存在疑问，而经济与管理工程系的同学又不能理解操作项目时所运用的技术方案，尽管双方多次交流，但跨系之间的一些理解问题依然存在，我们只能尽可能的缩小这种理解差异，以求达到最好的相互沟通和理解。

另一个是法律学生需求分析和语料库的建设问题。通过本次毕业设计模式改革，我们最终要完成一份交叉学科下的毕业设计论文。换句话说我们的项目本质是一个自然语言处理（NLP）+机器学习的项目；从宏观角度来说，处理的目的是通过让计算机寻找并学习大量判决书材料的规律，并根据一个未知按键的细节来解答这场案件最终是否可能胜诉以及消耗的时间、金钱等问题。刚开始的时候，学生并不十分明确想要达到怎样的效果，在这个时期多次沟通，浪费了很多的时间在如何提取判决书的信息，提取哪些信息上面，后来经过多次讨论才最终确定了我们的基本需求。

四、改革建议

上述存在的问题，我们必须重视，因为这直接关系到我们的成果质量，学生团队成员之间如何快速高效沟通，如何让法律专业学生能在大数据技术实现原理的背景思维下去创建尽可能丰富的语料库，这需要对双方学生进行跨学科的通识教育，以适合他们专业背景，方便理解为最终要求去建设和开设通识课程，这样可以帮助双边学生在进入项目团队之前就能从对方专业去思考问题，提高项目推进的效率。

参考文献

[1]胡凌.大数据革命的商业与法律起源[J].文化纵横.2013（03）.

[2]胡凌.大数据兴起对法律实践与理论研究的影响[J].新疆师范大学学报（哲学社会科学版）.2015（04）.

[3]高琪，李位星.本科毕业设计中群组指导模式的实证研究[J].

[4]汤勇.影响本科毕业设计质量的主客观因素探究[J].

作者简介：刘萍（1980-），女，四川成都人，硕士，讲师，研究方向：国际经济与贸易、经济法律。

图1：毕业设计模式改革实施流程图

作者：刘萍

第三篇：基于“大数据思维”的高校毕业生就业指导工作的思考与探索

摘 要： “大数据思维”强调充分利用海量数据，注重数据的关联性、混杂性等，在这种思维模式下开展高校毕业生就业指导工作，应善于收集、分析和应用数据，改变传统思维方式和工作方法，提高就业指导工作成效。

关键词： 大数据思维 高校毕业生 就业指导

所谓“大数据思维”就是通过对海量数据的整理分析，以寻求最有价值的信息或洞见，借此提高工作效率或效益。在这一思维模式下更强调数据的相关性、混杂性而非“抽样”条件下的精確性。在高校，对学生的招生、培养到指导学生就业是一个系统过程，在这个过程中会产生大量的数据，善于应用这些数据对开展个性化的毕业生就业指导，提高毕业生就业指导工作成效具有重要意义。

一、毕业生相关数据的收集和分析

开展毕业生就业指导的相关数据主要来源于四个方面：一是学生自身的数据，包括学生的兴趣、特长、学业成绩等;二是来源于校方，如学生的生源地结构、学生的正常毕业率等;三是来源于企业，如企业招聘岗位的数量、对学生年龄的要求等;四是来源于政府的政策信息，包括劳动法律、产业政策，等等。高校应充分利用计算机等工具对所有相关数据进行动态的收集和整理，按照问题导向原则加以分析，可以为指导毕业生就业指导工作提供有效的支持。就开展毕业生就业指导工作的要求和一般规律而言，注重以下几方面数据的收集和分析：

1.招生环节。招生环节的重要数据大致包括：各专业报考率、男女比例、少数民族构成和生源地构成等。

2.培养环节。修课门数、课程构成、课程的优良率、学生参加竞赛或科研活动情况、学生奖学金获取情况、学生参加社会实践活动及其他能反映学生学业水平和综合素质的数据信息等。

3.毕业环节。学生毕业设计方向、毕业后去向选择、就业地选择、岗位及薪资期待、学生期待的企业类型、学生考研与出国的情况等。另外，从用人单位角度看，有一些重要数据需要收集并加以分析，如毕业生一年内离职率、毕业生工作岗位与所学专业的关联度、毕业生三年内在用人单位升职加薪情况、用人单位对同一所学校相关专业每年的人才招录数量等。需要说明的是从企业获取数据有一定难度，需要和企业建立良好的协作关系，或者邀请专门的公司作为第三方协助调查。

以上数据仅是列举的部分相关数据，根据工作的需要和学生的具体情况在具体执行过程中可以适时适量地增减。在数据获取方式上有的可以从学校的信息系统直接采集、筛选、汇总，也可以通过问卷调查等方式采集，也可以如上文所述委托第三方采集。在数据分析方面，最好采用专业的统计分析软件进行处理，以提高数据分析的效率和准确性，如常用的SPSS统计软件等。

二、毕业生相关数据的具体应用

数据的收集、分析是一个连续不断的过程，数据的应用却应把握好相应的时间节点。在实际工作开展过程中，要把毕业生就业指导工作和对学生的学业指导、学业及职业生涯规划指导有效结合，按不同的阶段进行相应的数据分析、应用。这意味着，毕业生相关数据的范畴应相应前置和后延，不仅学生就读期间的所有相关数据都要考虑，毕业后一段时期内的数据也有重要的参考价值，需要加以分析和应用。具体来讲应从以下几个阶段把握：

第一阶段：学生入学伊始至大二，主要就学生入学时的初始数据，包括学生的生源地结构、年龄、民族、入学成绩等进行收集、整理，并结合学生第一学年的学业数据进行分析，如可以根据每位学生各个科目的成绩状况进行相应的学业指导，对学生转专业等事项提出相应的建议。在此基础上，可以指导学生做好中远期学业规划，为学生毕业后就业奠定基础。

第二阶段：学生进入大三、大四以后，一方面可以根据学生的学业状况继续做好学业指导，另一方面可以根据学生的学业状况、实习实践情况和个人职业兴趣、行业企业的发展情况等对学生的职业生涯规划提出建议。特别是进入到大四以后，一方面要关注学生的学业情况，另一方面要注意学生的生源地分布、毕业生去向选择、职业兴趣等数据，以此作为开展就业指导的基本依据。如以北京、上海等一线城市为例，近几年由于产业结构的调整和人口调控政策的实施，在这些城市就业较之以往竞争更激烈。由此可以根据学生的生源地情况，提前引导学生回原籍就业;又如对学生的职业兴趣与所学专业的关联度及最终的就业岗位等数据进行分析，可以对学生就业的行业、企业选择等进行指导。

第三阶段：可以就学生毕业之后对其所在的行业、企业性质、薪资情况、岗位适应情况及用人单位对毕业生的总体评价等信息进行分析，可以为学校的专业设置、培养计划、教学计划的修订等工作提供参考，也可以为学生就业进行行业选择、企业选择、岗位选择等提出建议。

应用相关数据时应考虑到整体性和具体性两个方面。举例来讲，在招生环节某一专业的报考率就是一个整体性的数据。假如某一专业的报考率远超100%，即报考人数远超录取名额，说明这一专业社会认可度比较高，本专业毕业生未来就业时可能面临的情况是就业岗位较多、面临的就业竞争压力较大。又如学生个人的课程优良率就是具体性的数据。从这个数据可以看出学生的专业水平，有利于在对学生开展就业指导时引导他们扬长避短。

三、基于“大数据思维”开展毕业生就业指导应注意的问题

大数据时代的到来，颠覆了我们对数据价值的认知，也为我们提供了数据分析、应用的新思路，也就是所说的“大数据思维”。在这一种思维模式下开展毕业生就业指导工作应注意以下几个方面：

第一，要尽可能多地收集数据。“大数据”之“大”主要指数据数理大且丰富，能从各个角度反映问题的本质。目前，高校毕业生就业受到的影响因素很多，除了学生自身因素和学校影响因素之外，宏观经济形势的发展变化、各个行业的发展变化很快、企业的发展变化及国家相关政策变化等都会对毕业生就业产生一定的影响。要做好毕业生就业指导工作，就要尽可能多地获取相关信息，一要注意数据的积累，二要注意获取数据的时效。举例来说，可以根据同一行业或同一企业中过去几年间相同或类似岗位的薪资水平变化预测当年相似岗位的薪资水平，可以为毕业生薪资谈判提供参考。这其中离不开以往数据的支撑，当然需要当年同一行业中类似岗位的薪资数据作参考。

第二，传统思维模式下，指导学生选择就业岗位或指导学生进行长期的职业规划，往往会从学生自身条件和兴趣出发做指导，而在“大数据思维”模式下，对数据的分析和应用要抛开原有的“因果思维”模式，即不要单纯地考虑“学生喜欢”、“学生条件匹配”建议学生选择某企业某岗位。相反，应该建立起“相关性思维”，即应该在原有基础上考虑到行业发展的需求，考虑到企业用人的标准、考虑到学生在企业较长时期的发展空间甚至国家相关政策的影响等。这样就可以突破“就业指导就是帮学生找到工作”急功近利的想法，逐渐建立起“就业指导要帮助学生找到适合的工作，为学生长远发展寻求更好的机会和平台”的指导思想。

第三，作为学生就业指导人员，在主动收集数据的同时要善于利用已有的数据。现在高校教学管理信息系统、学生管理信息系统、后勤管理信息系统、学生职业测评系统等都相对健全，有些数据可以直接使用。如通过对学生在食堂就餐每餐的花费分析，大致可以判定一个学生的经济状况，从而可以为特定学生在就业过程中提供相应的经济资助等，以落实国家的自助政策，提高学生找到合适工作的可能性。

第四，“大数据思维”并不过于追求数据的精确性，有时更强调数据的混杂性，通过这种“混杂性”判断事物发展的趋势。鉴于此，毕业生在初次就业时有时并不能一步到位，所以可以建议毕业生“先就业后择业”，在工作过程中发现自己真正适合的方向或岗位，拓展自己的发展空间。

总之，基于“大数据思维”开展毕业生就业指导工作，能够为学生提供更个性化的、更科学的就业指导服务，有利于提高就业指导工作的效率和效益。

参考文献：

[1][英]维克多·迈尔-舍恩伯格.大数据时代，2013.1(第一版).

[2]刘若冰.大数据时代高校毕业生就业工作实践创新研究[J].赤峰学院学报(自然科学版)，2015.11(11).

作者：张景波