近年来,国家对高校的关注点已从数量增长转变为培养质量的提升,高校毕业生就业质量问题受到越来越多的关注与重视。本研究以毕业去向与薪酬等级作为就业质量的衡量指标,使用多元逻辑回归及决策树C5.0算法,进行多部门数据的集成与挖掘,为解决数据存储与利用以及高校、学生需求与数据供给两大矛盾提供了研究思路。本文主要的研究内容如下:(1)收集分析数据,对样本数据进行预处理,并进行特征选择检验,筛选识别出对就业质量有显著影响的因素;(2)建立多元逻辑回归分析模型,分析数据,挖掘不同因素对就业质量影响程度的差异;(3)建立决策树C5.0数据挖掘模型,利用识别出的影响因素对就业质量进行预测与分析,并对模型进行评估。通过以上分析,本研究的主要结论如下:第一,从毕业去向看,其影响因素包括绩点排名、奖学金最高等级、四六级成绩、是否学生干部、参加创新创业活动、实习单位类型、户口所在地、政治面貌、家庭经济情况、性别与学院,但参加辅修/双学位与实习天数对毕业去向影响不显著;从薪酬等级的角度看,其影响因素包括奖学金最高等级、四六级成绩、实习单位类型、实习天数、户口所在地、政治面貌、家庭经济情况与性别,但参加辅修/双学位、参加创新创业活动、学院绩点排名与是否学生干部对薪酬等级影响不显著。第二,在作用机制方面,各因素对就业质量影响的大小与作用方向不同;知识人力资本丰富的学生升学、在政府机关/事业单位/国有企业就业、获得高薪酬的概率高;技能人力资本丰富的学生就业的概率高;社会资本丰富的学生升学、在政府机关/事业单位/国有企业就业、获得高薪酬的概率高;个人因素及学校因素对就业质量有影响。第三,通过决策树C5.0算法,建立了就业质量预测模型,并对毕业去向与薪酬等级进行预测,准确度达80%以上。对于不同的毕业去向与薪酬等级,起主要作用的因素也不相同,且不同因素间存在替代效应。在政府机关/事业单位、国有企业就业的学生通过学校教育获得的知识人力资本及社会资本丰富;升学的学生受家庭经济情况与实习单位类型影响最大,其他方面也需要一定资本;在外资企业、民营企业就业的学生通过学校教育获得的知识人力资本一般,社会资本缺乏;自由职业的学生人力资本与社会资本均不足或缺乏,也受性别和学院的影响;高薪酬的学生人力资本与社会资本各方面均有一定积累;中薪酬的学生社会资本有一定积累;低薪酬的学生人力资本与社会资本均缺乏。最后,本研究从国家部门、高校、高校教师、高校学生四个方面提出意见与建议。