基于灰色关联分析的高校毕业生就业质量评价研究
发布时间：2021-07-06 06:44
随着我国高等教育改革的不断深入,高校毕业生的就业问题逐渐成为社会关注的热点。毕业生就业质量是高校人才培养的重要标志,准确的对高校毕业生就业质量进行评价是高校就业工作评估的重要内容,也对高校人才培养具有重要意义。本文利用14个与就业质量评价紧密相关的评价指标,提出了一种灰色关联分析与层次分析相结合的高校毕业生就业质量评价方法,并对某高校2018年的就业质量进行了评价,评价结果与毕业生就业质量实际相吻合。主要研究工作如下:1、通过问卷调查获取高校毕业生原始就业数据,分析确定利用十四个与就业相关的指标值描述毕业生就业基本情况,利用专家分析法对14个就业质量评价指标进行量化处理,建立可直接用于建模计算的就业指标数据库。以预处理后数据为基础,运用灰色关联分析模型求解每个就业质量评价指标与就业质量的关联度。2、基于就业质量评价指标与就业质量的关联度,利用层次分析模型求解每个就业质量评价指标对就业质量评价系数的权重。依据十四个就业指标的取值特点,利用专家法对样本数据在各项指标上的分量进行赋分,得到样本对应该项的指标得分。3、计算就业质量评价指标得分与该指标对应评价权重的乘积,将每项指标对应的乘积结果...
【文章来源】：华北水利水电大学河南省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究技术线路图
数据分析相关理论2.3.2 建模步骤运用层次分析法构造系统模型时，大体可以分为一下四个步骤：1、建立层次结构模型将决策的目标、考虑的因素（决策准则）和决策对象按照他们之间的相互关系分为最高层（决策的目的、要解决的问题）、中间层（考虑的因素、决策的准则）、最底层（决策时的方案），绘出层次结构如下图 2-1 所示：
模型计算得到的灰色关联度为基础依据，由此判断各因素间的关系，它可用信息不确定、样本量少的研究，通过灰色关联分析得到的结果与实际基本相符。本文结合这两种方法，提出了基于灰色关联与层次分析的高校毕业生就业质量评价模型。通过分析得到参考序列与各指标间的关联度，由关联度构造的判断矩阵更能体现指标与就业质量的重要程度，避免了单独使用灰色关联分析没有考虑到权重的问题，使用灰色关联分析的关联度来作为层次分析法确定权重的输入矩阵更为合理，提高评价结果的科学性和合理性。基于灰色关联与层次分析的高校毕业生就业质量评价模型建立步骤：1、选取高校毕业生就业质量评价指标2、对原始数据进行预处理3、对数据进行灰色关联分析，得到参考序列与各指标的关联度4、基于灰色关联度建立指标间的判断矩阵5、使用判断矩阵进行层次分析，并进行指标一致性检验6、得出各指标权重7、计算评价系数，得出就业质量评价结果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于SPA和云理论的水资源承载能力评价研究[J]. 黄显峰,李宛谕,方国华,李丹阳,刘展志. 华北水利水电大学学报(自然科学版). 2019(01)
[2]区域旱灾风险的灰色多阶段多指标评估方法[J]. 罗党,钱其存. 华北水利水电大学学报(自然科学版). 2019(01)
[3]基于灰色关联分析的本科教育质量评价[J]. 陈添顺,朱境铭,萧灿荣. 经贸实践. 2018(23)
[4]基于德尔菲-层次分析法和灰色关联分析的城市公共服务设施承载力评价研究[J]. 杨世军,顾光海. 数学的实践与认识. 2018(20)
[5]面向健康产业大数据的灰色关联分析建模探讨[J]. 李桥兴,陈克杰. 贵州大学学报(社会科学版). 2018(02)
[6]高校毕业生就业质量评价体系研究[J]. 刘阳. 领导科学论坛. 2018(07)
[7]高校毕业生就业质量评价体系构建研究——以同济大学毕业生就业质量评价体系建设为例[J]. 王戈. 智库时代. 2017(16)
[8]职业资格证书对大学毕业生就业质量的影响效应——来自CLDS（2014）的实证分析[J]. 刘翠花,丁述磊. 中国劳动关系学院学报. 2017(03)
[9]大学毕业生就业质量的影响因素[J]. 张抗私,朱晨. 人口与经济. 2017(01)
[10]基于粗糙集的毕业生就业质量评价指标优化[J]. 王慧敏,李秀玲,刘艳红. 吉林大学学报(信息科学版). 2016(06)
博士论文
[1]理工科硕士生就业质量研究[D]. 李清贤.北京科技大学 2015
硕士论文
[1]基于层次分析法的大学生就业质量评价及系统的设计与实现[D]. 韩天才.安徽农业大学 2018
[2]基于TOPSIS-灰色关联分析法的S证券公司绩效评价研究[D]. 陈磊.南京理工大学 2018
[3]基于灰色关联分析与集对分析的区域水资源承载力评价研究[D]. 张文.合肥工业大学 2018
[4]基于江苏省高校本科毕业生调查的就业质量评价分析[D]. 吴丹.东南大学 2017
[5]创新创业背景下大学生就业质量评价与实施研究[D]. 刘文利.北京交通大学 2017
[6]高校毕业生就业质量评价指标体系研究[D]. 徐瑶.南京师范大学 2017
[7]实现高质量就业的高校毕业生就业服务体系构建研究[D]. 梁君春.广东财经大学 2016
[8]本科毕业生就业质量评价研究[D]. 岳瑞.武汉理工大学 2015
[9]基于改进层次分析法的配电网规划综合评价方法[D]. 杨雪莹.华中科技大学 2015
[10]大学毕业生就业质量评价指标体系及影响因素研究[D]. 王晓晶.河北师范大学 2015
本文编号：3267748
【文章来源】：华北水利水电大学河南省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究技术线路图
数据分析相关理论2.3.2 建模步骤运用层次分析法构造系统模型时，大体可以分为一下四个步骤：1、建立层次结构模型将决策的目标、考虑的因素（决策准则）和决策对象按照他们之间的相互关系分为最高层（决策的目的、要解决的问题）、中间层（考虑的因素、决策的准则）、最底层（决策时的方案），绘出层次结构如下图 2-1 所示：
模型计算得到的灰色关联度为基础依据，由此判断各因素间的关系，它可用信息不确定、样本量少的研究，通过灰色关联分析得到的结果与实际基本相符。本文结合这两种方法，提出了基于灰色关联与层次分析的高校毕业生就业质量评价模型。通过分析得到参考序列与各指标间的关联度，由关联度构造的判断矩阵更能体现指标与就业质量的重要程度，避免了单独使用灰色关联分析没有考虑到权重的问题，使用灰色关联分析的关联度来作为层次分析法确定权重的输入矩阵更为合理，提高评价结果的科学性和合理性。基于灰色关联与层次分析的高校毕业生就业质量评价模型建立步骤：1、选取高校毕业生就业质量评价指标2、对原始数据进行预处理3、对数据进行灰色关联分析，得到参考序列与各指标的关联度4、基于灰色关联度建立指标间的判断矩阵5、使用判断矩阵进行层次分析，并进行指标一致性检验6、得出各指标权重7、计算评价系数，得出就业质量评价结果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于SPA和云理论的水资源承载能力评价研究[J]. 黄显峰,李宛谕,方国华,李丹阳,刘展志. 华北水利水电大学学报(自然科学版). 2019(01)
[2]区域旱灾风险的灰色多阶段多指标评估方法[J]. 罗党,钱其存. 华北水利水电大学学报(自然科学版). 2019(01)
[3]基于灰色关联分析的本科教育质量评价[J]. 陈添顺,朱境铭,萧灿荣. 经贸实践. 2018(23)
[4]基于德尔菲-层次分析法和灰色关联分析的城市公共服务设施承载力评价研究[J]. 杨世军,顾光海. 数学的实践与认识. 2018(20)
[5]面向健康产业大数据的灰色关联分析建模探讨[J]. 李桥兴,陈克杰. 贵州大学学报(社会科学版). 2018(02)
[6]高校毕业生就业质量评价体系研究[J]. 刘阳. 领导科学论坛. 2018(07)
[7]高校毕业生就业质量评价体系构建研究——以同济大学毕业生就业质量评价体系建设为例[J]. 王戈. 智库时代. 2017(16)
[8]职业资格证书对大学毕业生就业质量的影响效应——来自CLDS（2014）的实证分析[J]. 刘翠花,丁述磊. 中国劳动关系学院学报. 2017(03)
[9]大学毕业生就业质量的影响因素[J]. 张抗私,朱晨. 人口与经济. 2017(01)
[10]基于粗糙集的毕业生就业质量评价指标优化[J]. 王慧敏,李秀玲,刘艳红. 吉林大学学报(信息科学版). 2016(06)
博士论文
[1]理工科硕士生就业质量研究[D]. 李清贤.北京科技大学 2015
硕士论文
[1]基于层次分析法的大学生就业质量评价及系统的设计与实现[D]. 韩天才.安徽农业大学 2018
[2]基于TOPSIS-灰色关联分析法的S证券公司绩效评价研究[D]. 陈磊.南京理工大学 2018
[3]基于灰色关联分析与集对分析的区域水资源承载力评价研究[D]. 张文.合肥工业大学 2018
[4]基于江苏省高校本科毕业生调查的就业质量评价分析[D]. 吴丹.东南大学 2017
[5]创新创业背景下大学生就业质量评价与实施研究[D]. 刘文利.北京交通大学 2017
[6]高校毕业生就业质量评价指标体系研究[D]. 徐瑶.南京师范大学 2017
[7]实现高质量就业的高校毕业生就业服务体系构建研究[D]. 梁君春.广东财经大学 2016
[8]本科毕业生就业质量评价研究[D]. 岳瑞.武汉理工大学 2015
[9]基于改进层次分析法的配电网规划综合评价方法[D]. 杨雪莹.华中科技大学 2015
[10]大学毕业生就业质量评价指标体系及影响因素研究[D]. 王晓晶.河北师范大学 2015
本文编号：3267748
本文链接：https://www.wllwen.com/jiaoyulunwen/gaodengjiaoyulunwen/3267748.html
