Abstract
In this paper, we propose a analyses the big data of students who are willing to find employment and thus presents strategy for their higher success rate of employment. The experiment covered in this paper is based on female two-year community college students who are yet unsure about their future employment. The primary flaw of pervious employment strategy was job opportunity was only based on simple factors such as student's grade, appearance, and personality due to employers and firms's demand. Therefore, students were less satisfied and often resign. In order to prevent these failures, this paper plans a strategy by analyzing the big data. Furthermore, this is proven by the comparison between 2014 employment statistics and those of previous years, and employment request has been 21.3 percent increased along with 81.4 percent increase in match rate between firms and graduating students. Most importantly, the final success rate of employment presented 63.1 percent increase compared to the previous year.
본 논문은 취업하고자하는 학생의 빅데이터를 분석하여 최적의 취업 성공률을 높이기 위한 취업 전략 구축 방법을 제안한다. 특히 취업 방향을 잘 결정하지 못하여 취업률이 낮은 2년제 여자전문대학생을 대상으로 실험을 했으며, 기존 취업 전략의 중대한 문제점은 구직업체의 요구에 의해 학생들의 학교 성적 정보, 외모, 성격 등 단순한 정보만으로 구직에 참여하게 된다. 이로 인해 취업하려는 학생들의 만족도가 떨어지고, 취업 후 부적응 사례로 중도 직장을 포기하는 사태가 발생한다. 이런 문제를 해결하기 위해서 빅데이터 분석을 이용하여 취업 전략을 구축하고자 하는 것이다. 이를 증명하기 위해 전년 대비, 2014년 취업 통계 데이터로 증명했으며, 취업의뢰건도 전년 대비 21.3%가 상승했고, 기업과 학생간 취업 매칭률도 전년대비 81.4%증가 했다. 가장 중요한 최종 취업성공률도 전년 대비 63.1%가 증가한 것으로 나타났다.