数据挖掘在学生就业研究里，确实挺有用的，是像关联规则、聚类这些技术，用得比较多。你想啊，学校一大堆学生，不一个个看就业情况吧？靠人工肯定吃不消，得靠算法帮忙，比如用Apriori、FP-Growth这类方法，能快速找到影响就业的“潜规则”，像实习经历+专业背景组合出来的就业率模型，还挺实用。

聚类也蛮好玩，比如你想给不同学生群体打标签——学霸型、社牛型、跨专业选手……这些都能用K-means、层次聚类搞定。再结合就业表现，就能做出个性化的指导。想想都觉得效率高多了。

另外，时间序列预测也能派上用场。比如往年数据，看某个专业几年后的就业率，是不是下降了，是不是该改课程设置了。哦对，异常检测也不能忽略，能帮你找出那些“看起来厉害但就是找不到工作”的学生，早早介入，不至于到临时抱佛脚。

你要是对这些技术不太熟，下面这些链接可以看看，讲得都比较接地气：

如果你正好在做高校就业方向的项目，或者想用数据搞清楚“为啥这届学生这么难就业”，那你真的可以深入研究下这些算法，实践中用起来，效率高还不出错。