近幾年來，隨著高校擴招規模不斷地擴大，每年都有大量的應屆畢業生面臨就業問題，高校就業指導工作就顯得尤為重要。對于高校而言， 畢業生的就業率成為評估高校辦學水平和學校社會聲譽的重要指標， 就業率低下將成為影響高校生存發展的制約因素。在高校就業指導部門的就業管理信息系統中積累了大量的、重要的學生就業信息資源，雖然大多數就業管理系統具有管理和分析功能， 但是這些就業管理系統大多是面向業務操作而設計的，不能對這些數據所包含的內在信息和規律、趨勢進行提取和分析，更不能提供重要的決策信息。隨著學生數量、就業行業、影響就業因素的多元化和就業管理的提高，高校管理者對畢業生就業趨勢的預測以及學生培養模式的改進越來越多的依賴于畢業生就業信息分析的結果。針對上述問題，本文提出利用決策樹技術對影響大學生就業的多種因素進行多層次、多角度的分析和比較，挖掘這些數據中所蘊含的有價值的信息，以此來幫助決策人員在學校的管理和發展中做出及時正確的判斷，同時也為大學生的擇業就業提供有價值的參考。

　　本文將某高校近三年所積累的學生就業信息進行隨機的數據抽取，通過分析，確定與本論文相關的數據表，采用多表合并的抽取方法，使用 SQL 查詢語句，根據表中的主鍵、外鍵將這些數據表逐步合并成一張數據表，并獲取所需求的字段。通過對以往影響畢業生就業因素的分析， 從而確定了影響畢業生就業的影響因素。包括：性別、綜合成績、學生身份、外語水平、畢業論文、計算機等級、城鄉、就業共 8 個屬性。其中城鄉屬性是由畢業生的來源確定，其中省會城市或直轄市，地級市及縣級市或縣城歸為“城鎮”，鄉鎮和農村歸為“農村”。由于樣本數據集合的數據量比較大， 通過本文的數據采集和數據預處理的操作， 將訓練樣本集中的 800 條樣本分為訓練樣本集和測試樣本集兩個部分。其中訓練樣本集約占總樣本集的 2/3（即 533 條樣本），其余的 1/3（即 267 條樣本）作為測試樣本集合對決策樹評估驗證。表 1 為部分就業訓練樣本集。