﻿ 基于SPSS的学生就业潜能的聚类分析 Cluster Analysis of Students’ Employment Potential Based on SPSS

Pure Mathematics
Vol. 08  No. 05 ( 2018 ), Article ID: 26755 , 8 pages
10.12677/PM.2018.85066

Cluster Analysis of Students’ Employment Potential Based on SPSS

Luoman Li1, Yalan Gao1, Jiabo Xu2

1Xinjiang University of Finance and Economics, Urumqi Xinjiang

2Xinjiang Institute of Technology, Urumqi Xinjiang

Received: Aug. 17th, 2018; accepted: Sep. 4th, 2018; published: Sep. 11th, 2018

ABSTRACT

This paper examines the test scores of selected courses of 15 graduate students in a school’s statistics major. The mathematical model of cluster analysis is established. The specific steps of cluster analysis are given. The corresponding results are obtained by using SPSS software. According to the results of statistical analysis, they objectively evaluate their employment potential, and provide some reference opinions for the career direction of the 15 graduates. The analysis process and method can also be applied to other fields, providing some theory for university education and employment management.

Keywords:Cluster Analysis, Pearson Correlation Coefficient, Approximate Matrix, Employment Potential

1新疆财经大学，新疆 乌鲁木齐

2新疆工程学院，新疆 乌鲁木齐

1. 背景

2. 建立数学模型及分析步骤

1、聚类分析原理

2、数据来源

3、建立数学模型

1) 本文所采用的是聚类分析数学模型：

${d}_{ij}=\sqrt{\sum _{l=1}^{p}{\left({x}_{il}-{x}_{jl}\right)}^{2}}$

Table 1. Comprehensive results

4、分析步骤

3. 结果分析

1、第一部分输出的是系统Q型聚类的分析结果(见表2)，从结果中可以看出15个样本都进入了聚类分析。

2、输出SPSS系统聚类分析各变量的距离矩阵(见表3)。这部分输出的是系统R型聚类分析结果。从中可以看出各个变量之间的距离。

3、聚类表(见表4)。在表格中的第一列表示的是聚类分析的第几步；第二列、第三列表示聚类中哪两个样本或小类聚成一类；第四列的系数表示的是相应的样本距离或小类距离；第五列、第六列表示本步聚类中，参与聚类的是样本还是小类。0表示的是样本，数据n (非0)表示由第几步聚类产生的小类参与本步聚类；第七列表示本步聚类的结果将在下面聚类的第几步中用到。如表4所示。

Table 2. Summary of case handling

a值向量间的相关性，已使用。

4. 结果及讨论

Table 3. Approximate matrix

Table 4. Clustering table

Table 5. Cluster members

Figure 1. Icicles

Table 6. Classification of courses

Cluster Analysis of Students’ Employment Potential Based on SPSS[J]. 理论数学, 2018, 08(05): 491-498. https://doi.org/10.12677/PM.2018.85066

1. 1. 周蕾. 聚类分析在学生成绩分析中的应用[J]. 农业网络信息, 2010(5): 115-116.

2. 2. 罗家国, 罗浩, 仲佳嘉. 基于SPSS的学生能力倾向聚类分析研究[J]. 高等工程教育研究, 2012(6): 101-104, 135.

3. 3. 陈宇, 潘莹莹, 王娴, 祖冠群, 孙晓松, 艾玉波. 基于SPSS的统计专业学生能力倾向聚类分析[J]. 教育教学, 2013(11): 152-153.

4. 4. 张璇. 大学生一般就业能力及影响因素研究[D]: [硕士学位论文]. 长沙: 湖南大学, 2012.