數(shù)學(xué)建模畢業(yè)生就業(yè)問(wèn)題

1、數(shù)學(xué)建模畢業(yè)生就業(yè)問(wèn)題 摘要本文討論了在新的就業(yè)形勢(shì)下大學(xué)生的就業(yè)問(wèn)題。首先，通過(guò)對(duì)影響就業(yè)的因素的分析，建立線性回歸模型，利用逐步回歸分析求解模型，我們得出了影響大學(xué)生就業(yè)的主要因素是專業(yè)前景和政治面貌。其中，專業(yè)前景占的比重要大一些。通過(guò)對(duì)不同專業(yè)就業(yè)情況的討論，在進(jìn)一步假設(shè)的基礎(chǔ)上選取樣本數(shù)據(jù)，分別計(jì)算各專業(yè)的就業(yè)率、初始薪金均值及目前薪金均值，在作圖比較的分析下給出客觀評(píng)價(jià)。問(wèn)題三：給出某一專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)策略。我們選定“計(jì)算機(jī)”專業(yè)畢業(yè)生作為研究對(duì)象，再次利用逐步回歸模型，探究在該專業(yè)畢業(yè)生就業(yè)情況中起主要作用的因素，以此為依據(jù)就初始學(xué)歷、專業(yè)是否對(duì)口等方面提出針對(duì)性策略建議。問(wèn)題四

2、：結(jié)合實(shí)際探討畢業(yè)生就業(yè)情況與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平間的關(guān)系。在明確研究背景的基礎(chǔ)上，我們選取了八個(gè)不同城市作為研究對(duì)象，分別計(jì)算該地大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)率，得出地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀與就業(yè)率呈正相關(guān)的結(jié)論。問(wèn)題五：對(duì)我校畢業(yè)生就業(yè)提出指導(dǎo)性建議。在本題研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合我校實(shí)際，分析了就業(yè)壓力、自身期望、企業(yè)需求等方面的現(xiàn)存問(wèn)題，從就業(yè)觀、薪金要求、專業(yè)對(duì)口等幾個(gè)方面給出就業(yè)指導(dǎo)建議。關(guān)鍵詞：虛擬變量；回歸分析；逐步回歸模型；相關(guān)性系數(shù)一、問(wèn)題提出隨著我國(guó)大學(xué)教育逐步向大眾化方向轉(zhuǎn)變，招生數(shù)量連年增多，導(dǎo)致大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)情況逐步嚴(yán)峻。2007年全國(guó)普通高校畢業(yè)生將達(dá)到495萬(wàn)，比2006年增加82萬(wàn)。大學(xué)

3、畢業(yè)生的就業(yè)率高低，既有社會(huì)整體大環(huán)境的因素，也有專業(yè)結(jié)構(gòu)、培養(yǎng)方向、教學(xué)方式、學(xué)生學(xué)習(xí)態(tài)度等多方面的原因。附件給出了一個(gè)七千多名畢業(yè)生的調(diào)查數(shù)據(jù)，請(qǐng)你根據(jù)這些數(shù)據(jù)，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，研究以下問(wèn)題：（1）影響畢業(yè)生就業(yè)的主要因素是什么，并對(duì)相關(guān)因素進(jìn)行排序；（2）評(píng)價(jià)不同專業(yè)的畢業(yè)生就業(yè)情況；（3）給出某一專業(yè)的畢業(yè)生的就業(yè)策略；（4）請(qǐng)你結(jié)合其他信息對(duì)畢業(yè)生就業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間的關(guān)系作出評(píng)價(jià)；（5）結(jié)合中央民族大學(xué)本科教育現(xiàn)狀，寫一篇對(duì)在校生今后就業(yè)具有實(shí)際指導(dǎo)意義的短文。21世紀(jì)是知識(shí)的時(shí)代，人才是國(guó)家發(fā)展的先決條件。大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)情況關(guān)乎社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r與人才利用效率，通過(guò)數(shù)學(xué)模型

4、的建立對(duì)影響就業(yè)率的各項(xiàng)因素進(jìn)行深入分析研究，具有重大的實(shí)際意義。二、基本假設(shè)在本次研究中做出以下假設(shè)：1假設(shè)畢業(yè)生就業(yè)情況只受性別、專業(yè)、政治面貌、畢業(yè)生條件、學(xué)歷、專業(yè)前景、專業(yè)是否對(duì)口、課程是否適合社會(huì)、畢業(yè)時(shí)間等因素的影響。2假設(shè)具有上述同等條件的畢業(yè)生間就業(yè)機(jī)會(huì)相同。3假設(shè)附件中的數(shù)據(jù)信息均合理。三、建立模型及其檢驗(yàn)、求解、評(píng)價(jià)（一）問(wèn)題1：確定影響大學(xué)生就業(yè)的主要因素1.1 問(wèn)題分析與建模思想此題要在眾多的就業(yè)率影響因素中選取主要因素，并對(duì)其進(jìn)行排序。首先需要研究變量間的相關(guān)關(guān)系，多元線性回歸分析模型可解決這一問(wèn)題；但進(jìn)一步的，我們希望從所有的影響因素中挑選出對(duì)就業(yè)率影響顯著的項(xiàng)目

5、，并且從應(yīng)用的角度講，變量個(gè)數(shù)盡可能少，而逐步回歸模型則可有效實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。逐步回歸的基本思想是：根據(jù)各個(gè)自變量重要性的大小，每次選一個(gè)重要自變量進(jìn)入回歸方程。先是在所有可供選擇的自變量中選擇一個(gè)，條件是由其所參與的一元回歸方程有最大的回歸平方和。然后在未選的自變量中再選擇一個(gè)，條件是由這兩個(gè)已選的自變量所組成的二元回歸方程有更大的回歸平方和。如此繼續(xù)下去。一般地說(shuō)，第t步是在未選的自變量中，選一個(gè)自變量與其他已經(jīng)選擇的自變量一起所組成t元回歸方程，并使該方程有更大的回歸平方和。為保證每一個(gè)選入回歸方程的自變量是真正重要的，應(yīng)該對(duì)每一個(gè)進(jìn)入回歸方程的自變量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。不僅要按自變量的貢獻(xiàn)大

6、小逐一選出重要自變量，而且還要考慮較早選入回歸方程的某些自變量，有可能隨著其后另外一些自變量的選入而失去原有的重要性。這樣的自變量應(yīng)及時(shí)地從回歸方程中剔除，使最終的回歸方程只保留重要的自變量。上述思想是“有進(jìn)有出”的。直到回歸方程中的自變量都不能剔除，而又沒有新的自變量引入回歸方程為止。在逐步回歸的計(jì)算中，不重要的自變量始終不會(huì)進(jìn)入回歸方程，無(wú)需解一個(gè)可能具有較大階數(shù)的正規(guī)方程，計(jì)算效率的提高是顯然的。更重要的是，當(dāng)某個(gè)自變量與已經(jīng)選入回歸方程的自變量存在線性相關(guān)或近似線性相關(guān)時(shí)，其作用可以由與其相關(guān)或近似相關(guān)的自變量所代替，這時(shí)就不可能引入回歸方程，由此可以防止逐步回歸計(jì)算過(guò)程中出現(xiàn)不穩(wěn)定。

7、1.2 符號(hào)說(shuō)明l Xi：影響因素虛擬變量（i=1,2,3,20）l Yi：就業(yè)情況虛擬變量 (i=1,2,3,20)l Coefficients：相關(guān)性系數(shù)l R2 ：判定系數(shù)l F：顯著性檢驗(yàn)l P-value：F統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的概率值l RMSE：剩余標(biāo)準(zhǔn)差1.3 建立模型Ø 第一步：抽取樣本考慮到數(shù)據(jù)總量龐大，從中抽取部分?jǐn)?shù)據(jù)作為樣本。為了使模型能夠反映出就業(yè)與未就業(yè)情況之間的對(duì)比，我們從已經(jīng)就業(yè)的學(xué)生中選取了20位，再?gòu)奈淳蜆I(yè)的學(xué)生中選取了10位，用他們的數(shù)據(jù)來(lái)建立回歸方程。Ø 第二步：引入虛擬變量在回歸分析模型中，解釋變量均為定性變量的模型稱為方差分析模型（anal

8、ysis-of-variance models）(ANOVA)，本題即為此狀?，F(xiàn)建立人工變量，將定性變量“定量化”，具體賦值情況如下：X1：性別虛擬變量，設(shè)X2：專業(yè)虛擬變量，X3：政治面貌虛擬變量，設(shè)X4：畢業(yè)生條件虛擬變量，設(shè)X5：學(xué)歷虛擬變量，設(shè)X6：專業(yè)前景虛擬變量，設(shè)X7：專業(yè)是否對(duì)口虛擬變量，設(shè)X8：課程是否適合社會(huì)虛擬變量，設(shè)X9：畢業(yè)時(shí)間虛擬變量，設(shè)Y：就業(yè)狀況，設(shè)經(jīng)過(guò)上述量化過(guò)程，樣本數(shù)據(jù)排列為下面的矩陣形式：1 0 0 0 0 1 1 0 1 11 0 0 0 1 1 1 1 0 11 0 0 1 1 1 1 1 1 10 0 0 1 0 1 1 0 1 11 1 1 1

9、1 1 1 1 1 10 1 0 1 0 1 1 1 0 10 0 0 0 0 0 0 0 0 00 1 1 0 1 1 0 0 0 10 1 0 1 1 1 1 1 1 11 0 0 0 1 1 1 1 0 10 1 0 0 0 1 1 1 1 01 0 1 0 1 1 1 0 0 01 1 0 1 1 1 0 1 0 11 1 0 0 0 1 1 0 1 11 0 0 0 0 1 1 0 0 10 0 0 1 1 1 1 0 1 10 0 0 1 0 0 0 0 1 00 0 0 1 0 0 0 0 1 01 0 0 0 0 1 1 1 1 10 1 0 1 0 1 1 1 1 11 1

10、0 0 1 0 1 0 0 10 1 1 1 1 1 1 1 0 00 0 0 1 1 1 1 1 1 11 0 1 1 1 1 1 0 0 10 0 1 1 0 1 1 1 0 0Ø 第三步：建立多元線性回歸模型本題需要研究各個(gè)因素與大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)率之間的關(guān)系，故建立多元線性回歸的一般模型：Y = b0 + b1X1 + b2X2 + + b9X9 + ,其中，b0 ，b1 ，b2 ， ，b9 是未知數(shù)參數(shù)，b0 為回歸模型的常數(shù)，為隨機(jī)誤差。假定 N（ 0 , 2）,即 E(Y)= b0 + b1X1 + b2X2 + + b9X9 .Ø 第四步：引入逐步回歸模型進(jìn)一步

11、的，本題要求找出影響大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)率的主要因素，即從若干變量中選取對(duì)就業(yè)率影響最大的幾個(gè)因素，并使自變量個(gè)數(shù)盡量少。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，引入逐步回歸模型。逐步回歸模型的基本思想如前1.1節(jié)中所述，在此不再重復(fù)。本題中的因變量為就業(yè)情況，自變量為性別、年齡、學(xué)歷等因素，具體符號(hào)及賦值見1.3節(jié)所述。實(shí)際操作中，我們主要運(yùn)用MATLAB編程進(jìn)行求解。Ø 第五步：模型求解 將得到的數(shù)據(jù)輸入matlab程序進(jìn)行求解，得到回歸方程是：Y=-0.047632+0.324764X1+0.210202X2-0.608878X3+0.206894X4+0.241774X5+0.696961X6-0.294

12、683X8 1.5 問(wèn)題解答根據(jù)上面得到的數(shù)據(jù)，我們可以得到以下結(jié)論：影響大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)的主要因素分別為（按影響作用大小排序）：專業(yè)前景、政治面貌、性別、課程是否適合社會(huì)、學(xué)歷、專業(yè)、畢業(yè)生條件。1.6 模型評(píng)價(jià)l 該逐步回歸模型具有以下優(yōu)點(diǎn)：² 逐步回歸模型的思想簡(jiǎn)單易懂，且與本題要求甚為相符。² 引入逐步回歸模型可以免去多次重復(fù)計(jì)算多元線性回歸，并且可以利用MATLAB軟件簡(jiǎn)化運(yùn)算。l 但由于處理水平有限，該模型有不可避免的局限性：² 不能引進(jìn)所有的變量。由于存在將定性變量定量化的困難，對(duì)于一些分類繁多的變量，如畢業(yè)院校、工作單位、具體畢業(yè)專業(yè)等，則無(wú)法引入該

13、模型進(jìn)行相關(guān)性分析。² 數(shù)據(jù)容量有限，擬合出的方程精度不高，使得預(yù)測(cè)值與真實(shí)情況產(chǎn)生偏差。（二）問(wèn)題2：評(píng)價(jià)不同專業(yè)畢業(yè)生就業(yè)情況2.1 模型進(jìn)一步假設(shè)1）假設(shè)就業(yè)情況的評(píng)價(jià)主要包括就業(yè)率、初次月薪及目前月薪。2）假設(shè)不同專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)狀況主要由其專業(yè)類別決定。2.2 問(wèn)題分析根據(jù)假設(shè)，不同專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)情況差異主要由其專業(yè)決定，所以可在所有數(shù)據(jù)中分專業(yè)擇取部分樣本進(jìn)行各項(xiàng)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)，并以此為依據(jù)評(píng)價(jià)其就業(yè)情況差異。2.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)Ø 數(shù)據(jù)抽樣利用EXCELL軟件的自動(dòng)篩選命令，在不同專業(yè)的數(shù)據(jù)中分別隨機(jī)選出20條數(shù)據(jù)作為樣本。Ø 指標(biāo)計(jì)算利用EXCELL軟件

14、的函數(shù)命令，分別對(duì)各專業(yè)的樣本數(shù)據(jù)計(jì)算以下統(tǒng)計(jì)值：就業(yè)率，初次月薪均值，目前月薪均值。1） 利用COUNT命令統(tǒng)計(jì)總?cè)藬?shù)及已就業(yè)人數(shù)，計(jì)算就業(yè)率。2） 插入函數(shù)AVERAGE計(jì)算初次月薪均值及目前月薪均值。Ø 結(jié)果分析就業(yè)率是對(duì)某專業(yè)畢業(yè)生就業(yè)情況的綜合評(píng)價(jià)，是其是否適合社會(huì)大生產(chǎn)要求的客觀反映。根據(jù)前面的計(jì)算結(jié)果，由統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)做出下圖：圖2 不同專業(yè)畢業(yè)不同專業(yè)畢業(yè)生就業(yè)率比較圖00.20.40.60.81工科類管理類經(jīng)濟(jì)類理科類農(nóng)林類師范類文史類專業(yè)就業(yè)率專業(yè)對(duì)口率生就業(yè)率比較圖由圖可知，各專業(yè)就業(yè)率差異不大。相較而言，工科類、經(jīng)濟(jì)類、管理類及理科類專業(yè)就業(yè)率較高，這可能與現(xiàn)代社會(huì)

15、需求有關(guān)。薪金反映了畢業(yè)生就業(yè)的理想程度，也是評(píng)價(jià)就業(yè)情況的重要指標(biāo)。下圖為不同專業(yè)的就業(yè)薪金水平比較圖：不同專業(yè)畢業(yè)生就職薪金比較圖05001000150020002500300035004000工科類管理類經(jīng)濟(jì)類理科類農(nóng)林類師范類文史類專業(yè)薪金初次月薪目前月薪圖3 不同專業(yè)畢業(yè)生就職薪金比較圖盡管農(nóng)林類與文史類的畢業(yè)生就業(yè)率不高，但就業(yè)部分的月薪水平相較其他專業(yè)類別卻很高，這可能與他們的就業(yè)單位及崗位有關(guān)。綜上，各專業(yè)畢業(yè)生就業(yè)情況各有所長(zhǎng)但差別不大，工科類、經(jīng)濟(jì)類、管理類及理科類專業(yè)就業(yè)率較高，而農(nóng)林類與文史類畢業(yè)生的就業(yè)薪金水平卻相對(duì)較高。（三）問(wèn)題3：給出某一專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)策略3.

16、1 分析與運(yùn)算任一專業(yè)的就業(yè)策略都需根據(jù)影響就業(yè)的因素來(lái)制定?，F(xiàn)選定“計(jì)算機(jī)”專業(yè)進(jìn)行分析研究。根據(jù)（1）題模型及運(yùn)算方法，在計(jì)算機(jī)專業(yè)中任選12名從 “計(jì)算機(jī)”專業(yè)畢業(yè)的大學(xué)生的數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，模型化，得到的數(shù)據(jù)是：0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1

17、1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1再利用先前的程序計(jì)算得到線性回歸方程是：y=-0.181818+0.818182x4+0.363636x6+0.727273x9。可以看到，對(duì)于“經(jīng)濟(jì)學(xué)”專業(yè)畢業(yè)生，影響其就業(yè)率的主要因素（按作用大小排序）分別為：畢業(yè)生條件，畢業(yè)時(shí)間。 3.2 就業(yè)策略建議根據(jù)以上統(tǒng)計(jì)結(jié)果，結(jié)合其他文字資料我們給出如下就業(yè)策略：² 盡可能獲得較高的學(xué)歷，這對(duì)就業(yè)起著最為主要的影響作用。不僅在就業(yè)率上對(duì)低學(xué)歷人群遙遙領(lǐng)先，而且在薪金水平上也更勝一籌。² 正確樹立就業(yè)觀。我們看到，專業(yè)對(duì)口與否在決

18、定就業(yè)率方面具有重要作用，所以建議經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)的畢業(yè)生選取合適的工作崗位與方向，但又不能拘泥于此，盡可能地增加就業(yè)機(jī)會(huì)，獲得寶貴的工作經(jīng)驗(yàn)，這也是轉(zhuǎn)向更為理想工作崗位的必要條件。（四）問(wèn)題4：探討畢業(yè)生就業(yè)情況與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平間的關(guān)系4.1 問(wèn)題的研究背景不同地區(qū)的就業(yè)率與就業(yè)水平存在差異，根據(jù)現(xiàn)實(shí)生活中的真實(shí)情況反應(yīng)，我國(guó)的區(qū)域發(fā)展水平存在嚴(yán)重的不均衡問(wèn)題，因此也導(dǎo)致了就業(yè)的不均衡。國(guó)家人事部公布的一份數(shù)據(jù)表明，2005年僅北京、廣州、上海、深圳4城市就接受了人事部抽查的15個(gè)省市10.9%的高校畢業(yè)生。北京地區(qū)和東南沿海地區(qū)至少吸納了全國(guó)高校一半的大學(xué)畢業(yè)生。而各高校的畢業(yè)生也基本上都將自

19、己日后的就業(yè)流向定位在東部發(fā)達(dá)地區(qū)，比如，北京、浙江、廣東等地。我國(guó)大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)存在顯著的地區(qū)差異。4.2問(wèn)題的統(tǒng)計(jì)Ø 數(shù)據(jù)抽樣利用EXCEL軟件的“自動(dòng)篩選”命令，從全體的數(shù)據(jù)中選出較有代表性的八座城市作為樣本。假設(shè)這些城市的統(tǒng)計(jì)結(jié)果及其比較基本上可以代表畢業(yè)生就業(yè)與該區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間的關(guān)系。Ø 指標(biāo)計(jì)算利用EXCEL軟件的函數(shù)命令，分別計(jì)算樣本中各城市大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)率。（具體計(jì)算結(jié)果見附件表格）Ø 結(jié)果分析就業(yè)率是對(duì)畢業(yè)生就業(yè)情況的綜合評(píng)價(jià)。由統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)做出下圖： 圖4 不同地區(qū)大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)率從上圖的統(tǒng)計(jì)中可以看出，東部沿海城市就業(yè)率普遍較高。城市對(duì)就

20、業(yè)率影響作用主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平?jīng)Q定當(dāng)?shù)亟逃囊?guī)模和發(fā)展速度。高的教學(xué)質(zhì)量可以培養(yǎng)出更多人才，成為地區(qū)發(fā)展的主力軍。其次，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)對(duì)畢業(yè)生的需求量大。反之，經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較慢的地區(qū)，本身對(duì)人才吸納的能力有限，就業(yè)就相對(duì)而言比較困難。最后，東部地區(qū)的優(yōu)勢(shì)資源吸引大學(xué)畢業(yè)生們前往就職。綜合以上因素，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與該地大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)情況呈正相關(guān)的關(guān)系。（五）問(wèn)題5：有關(guān)我校畢業(yè)生就業(yè)的意見西北工業(yè)大學(xué)從1938年建校至今，經(jīng)過(guò)70的建設(shè)和發(fā)展，已經(jīng)成為學(xué)科門類比較齊全的綜合性重點(diǎn)大學(xué)。學(xué)校為國(guó)家輸送了大批各民族畢業(yè)生，他們大多數(shù)已成為民族地區(qū)各條戰(zhàn)線的骨干。學(xué)校的航空

21、，航天，航海等學(xué)科具有雄厚的實(shí)力和特色優(yōu)勢(shì)，不僅在全國(guó)居于領(lǐng)先地位，而且具有較大的國(guó)際影響。我校畢業(yè)生在國(guó)家相關(guān)就業(yè)方針和政策指導(dǎo)下實(shí)行“雙向選擇、自主擇業(yè)”的就業(yè)制度。畢業(yè)生就業(yè)主要面向中央、國(guó)家和地方各級(jí)機(jī)關(guān)、高等院校和科研院所、企事業(yè)單位及部隊(duì)，就業(yè)行業(yè)包括信息電子、文化傳播、財(cái)經(jīng)、金融、政法、教育、體育、藝術(shù)等各領(lǐng)域。但是事實(shí)上，近幾年全國(guó)高校畢業(yè)生人數(shù)增長(zhǎng)較快，就業(yè)形勢(shì)十分嚴(yán)峻，依然存在著許多刻不容緩的問(wèn)題。1 畢業(yè)生人數(shù)劇增造成就業(yè)壓力大。1999年開始，我國(guó)高校開始全面“擴(kuò)招”，高等教育開始由“精英教育”向“大眾教育”轉(zhuǎn)化。數(shù)據(jù)顯示，全國(guó)高校畢業(yè)生2002年至2006年分別為14

22、5萬(wàn)，212萬(wàn)，245萬(wàn)、338萬(wàn)、430萬(wàn)。數(shù)字表明，畢業(yè)生就業(yè)形勢(shì)很嚴(yán)峻，對(duì)工作人員有非常大的壓力。2 供需矛盾突出。近幾年，畢業(yè)生就業(yè)渠道吸納能力逐漸下降，人員飽和。學(xué)校、政府機(jī)關(guān)、事業(yè)單位等傳統(tǒng)的就業(yè)渠道在大量精簡(jiǎn)、分流，已經(jīng)是人滿為患，無(wú)法再接受更多的畢業(yè)生，使畢業(yè)生進(jìn)入行政機(jī)關(guān)的機(jī)會(huì)減少，并且，裁減的行政機(jī)關(guān)人員要和畢業(yè)生一同進(jìn)入市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)再就業(yè)，因此接納畢業(yè)生的容量相當(dāng)有限； 3 畢業(yè)生自身存在的一些問(wèn)題與社會(huì)需求存在著一定的差距，加重了畢業(yè)生就業(yè)的難度。一是就業(yè)期望值過(guò)高，非中心城市不去，非工資待遇好的單位不去，非機(jī)關(guān)政府不去；二是學(xué)生的實(shí)際專業(yè)知識(shí)、技能水平與用人單位的要求有一

23、定的距離；三是就業(yè)觀念保守、陳舊，還適應(yīng)不了改革后的就業(yè)方式；四是積極響應(yīng)國(guó)家“先就業(yè)、再擇業(yè)、后創(chuàng)業(yè)”政策的畢業(yè)生還不多。4 用人單位選要畢業(yè)生的要求越來(lái)越高。許多基礎(chǔ)教育單位開始要研究生甚至是博士，做基礎(chǔ)技能工作要求過(guò)外語(yǔ)六級(jí)、八級(jí)水平，出現(xiàn)了研究生與本科生競(jìng)爭(zhēng)，以及不符合本單位實(shí)際要求的現(xiàn)象。如何解決就業(yè)困難的問(wèn)題？從網(wǎng)上調(diào)查到的資料顯示，六成同學(xué)能夠更多地從自身出發(fā)努力應(yīng)對(duì)就業(yè)難的問(wèn)題，值得鼓勵(lì)。另外四成同學(xué)希望多提供實(shí)習(xí)基地和就業(yè)單位，或多舉辦職業(yè)培訓(xùn)和講座。這就給學(xué)校提出了繁重的任務(wù)，那就是如何更廣泛地開辟和建立實(shí)習(xí)基地，把實(shí)習(xí)與就業(yè)結(jié)合起來(lái)，如何有針對(duì)性地組織和安排較為系統(tǒng)的職業(yè)

24、培訓(xùn)和指導(dǎo)。大學(xué)生的就業(yè)指導(dǎo)應(yīng)當(dāng)從大一抓起，工作重心不能單純放在大四的就業(yè)率上，而應(yīng)該放在培養(yǎng)大學(xué)生的危機(jī)意識(shí)和職業(yè)意識(shí)這個(gè)根本上。對(duì)于月薪的追求上，同學(xué)們應(yīng)該有個(gè)清醒的認(rèn)識(shí)。據(jù)調(diào)查統(tǒng)計(jì)，現(xiàn)在本科大學(xué)生的一般月薪平均水平在10002000之間。而能有這種客觀認(rèn)識(shí)的學(xué)生，只有16%。當(dāng)然學(xué)生選擇高薪也無(wú)可厚非，但是隨著高等教育大眾化的實(shí)現(xiàn)，學(xué)生們應(yīng)該認(rèn)識(shí)到大學(xué)生是普通勞動(dòng)者，如果用大眾化的高等教育去要求精英教育的回報(bào)，勢(shì)必產(chǎn)生心理失衡。精英是從工作實(shí)踐中走出來(lái)的，而非四年大學(xué)教育培養(yǎng)出來(lái)的。專業(yè)對(duì)口是否非常重要？答案是肯定的，但比較理想化。在目前來(lái)看，由于大學(xué)（尤其是本科）課程設(shè)置和教師素質(zhì)等原

25、因，畢業(yè)生的書本知識(shí)與社會(huì)實(shí)踐需求往往對(duì)接不上；而且，大學(xué)四年也不可能完美地做到系統(tǒng)地、完善地、詳細(xì)地掌握某個(gè)科學(xué)知識(shí)，更何況書本上的知識(shí)有老化的部分；再加上用人單位更強(qiáng)調(diào)個(gè)人綜合素質(zhì)和發(fā)展?jié)摿Γ瑢I(yè)不對(duì)口也可被錄用。所以說(shuō)，大學(xué)畢業(yè)后專業(yè)不對(duì)口是普遍的，僅僅對(duì)口也不一定錄用你。能否融入社會(huì)，主要看你的悟性和綜合素質(zhì)。一味強(qiáng)調(diào)專業(yè)對(duì)口，往往會(huì)失去就業(yè)的機(jī)會(huì)。    許多同學(xué)在擇業(yè)時(shí)認(rèn)為一個(gè)單位的所有制很在重要。但是其實(shí)一個(gè)單位的優(yōu)劣，不能以所有制來(lái)判斷。一般而言，運(yùn)行機(jī)制靈活，用人制度先進(jìn)，有良好的成長(zhǎng)前景，有利于員工成長(zhǎng)的企業(yè)才能算是有發(fā)展的企業(yè)。國(guó)有企業(yè)與其他

26、企業(yè)相比孰好孰差，不能以所有制形式來(lái)衡量。很多學(xué)生認(rèn)為單位所有制重要和非常重要，這說(shuō)明畢業(yè)生還殘留著計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)代的就業(yè)觀念。當(dāng)然，這與我們整個(gè)社會(huì)的就業(yè)慣性有關(guān)系，也與社會(huì)就業(yè)保障制度不健全甚至缺失有關(guān)系，同時(shí)也說(shuō)明畢業(yè)生就業(yè)意識(shí)存在幼稚的成分：國(guó)有的、公有制的才是體面的工作。這也更暴露出學(xué)生就業(yè)受家庭和社會(huì)的影響很深，短時(shí)間內(nèi)是無(wú)法改變的，就業(yè)的盲目性和跟風(fēng)效應(yīng)還會(huì)存在下去。這就需要學(xué)校引導(dǎo)學(xué)生解放思想，與時(shí)俱進(jìn)，跟上時(shí)代前進(jìn)的步伐，轉(zhuǎn)變就業(yè)觀念，端正擇業(yè)態(tài)度。是否有同學(xué)認(rèn)為今后打拼社會(huì)最需要、他們最缺乏的、也是社會(huì)最急需的是外語(yǔ)水平、計(jì)算機(jī)運(yùn)用和專業(yè)水平？殊不知，外語(yǔ)和電腦是大路學(xué)問(wèn)，是任

27、何一個(gè)學(xué)生都早已基本準(zhǔn)備好了的工具，他們既不是當(dāng)代大學(xué)生最缺乏的，也不是當(dāng)今社會(huì)最需要的。當(dāng)今社會(huì)最需要的、最看重的是一個(gè)人的綜合素質(zhì)。而綜合素質(zhì)，恰恰是當(dāng)代大學(xué)生普遍缺失的。為什么會(huì)有這么大的認(rèn)識(shí)差距呢？這就應(yīng)該從大學(xué)教育之中尋找原因了。至于專業(yè)水平的深淺與否，也不是用人單位對(duì)本科大學(xué)生最為強(qiáng)調(diào)的，他們看重的是一個(gè)大學(xué)生的適應(yīng)能力和發(fā)展?jié)摿ΑＭ瑢W(xué)們感到專業(yè)水平缺乏，反映了他們對(duì)大學(xué)四年“什么都學(xué)了，什么都沒學(xué)到”的焦慮和無(wú)奈，心理有一種失落感，這也需要大學(xué)從課程設(shè)置和講授質(zhì)量中去尋找原因。再者，就業(yè)指導(dǎo)服務(wù)工作不僅是就業(yè)職能部門的責(zé)任，也是已經(jīng)畢業(yè)的往屆畢業(yè)生（校友）的義務(wù)。校友是學(xué)校的無(wú)形

28、資產(chǎn)，具有示范和榜樣作用，一是可以使用人單位提前了解學(xué)院的畢業(yè)生；二是可以通過(guò)校友的中介作用，為畢業(yè)生與用人單位之間架起就業(yè)橋梁，為畢業(yè)生就業(yè)提供方便；三是可以專門邀請(qǐng)校友所在的單位來(lái)校招聘，為畢業(yè)生拓寬就業(yè)渠道。我校建校半個(gè)多世紀(jì)以來(lái)，走到工作崗位的畢業(yè)生已是萬(wàn)人以上，而且大部分已在自己的工作崗位上已具有很大的成就，因此，這是一個(gè)無(wú)形的畢業(yè)生市場(chǎng)，我們要充分利用好。四、參考文獻(xiàn)1 羅建軍，楊琦: 精講多練MATLAB,西安交通大學(xué)出版社，2002年版。2 董文強(qiáng)著：大學(xué)生就業(yè)指導(dǎo) 西北工業(yè)大學(xué)出版社，2008年第三版。3 劉來(lái)福、曾文藝編：數(shù)學(xué)模型與數(shù)學(xué)建模，M，北京，北京師范大學(xué)出版社，1

29、997年版。4 吳愛妤：Excel數(shù)據(jù)處理與分析 機(jī)械工業(yè)出版社。附：matlab程序：function abcde()Fin=2.5Fout=2.5XY=1 0 0 0 0 1 1 0 1 11 0 0 0 1 1 1 1 0 11 0 0 1 1 1 1 1 1 10 0 0 1 0 1 1 0 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 10 1 0 1 0 1 1 1 0 10 0 0 0 0 0 0 0 0 00 1 1 0 1 1 0 0 0 10 1 0 1 1 1 1 1 1 11 0 0 0 1 1 1 1 0 10 1 0 0 0 1 1 1 1 01 0 1 0 1 1 1

30、 0 0 01 1 0 1 1 1 0 1 0 11 1 0 0 0 1 1 0 1 11 0 0 0 0 1 1 0 0 10 0 0 1 1 1 1 0 1 10 0 0 1 0 0 0 0 1 00 0 0 1 0 0 0 0 1 01 0 0 0 0 1 1 1 1 10 1 0 1 0 1 1 1 1 11 1 0 0 1 0 1 0 0 10 1 1 1 1 1 1 1 0 00 0 0 1 1 1 1 1 1 11 0 1 1 1 1 1 0 0 10 0 1 1 0 1 1 1 0 01 0 0 0 0 1 1 0 1 11 0 0 0 1 1 1 1 0 11 0 0 1 1

31、 1 1 1 1 10 0 0 1 0 1 1 0 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 10 1 0 1 0 1 1 1 0 10 0 0 0 0 0 0 0 0 00 1 1 0 1 1 0 0 0 10 1 0 1 1 1 1 1 1 11 0 0 0 1 1 1 1 0 10 1 0 0 0 1 1 1 1 01 0 1 0 1 1 1 0 0 01 1 0 1 1 1 0 1 0 11 1 0 0 0 1 1 0 1 11 0 0 0 0 1 1 0 0 10 0 0 1 1 1 1 0 1 10 0 0 1 0 0 0 0 1 00 0 0 1 0 0 0 0 1 01 0 0

32、 0 0 1 1 1 1 10 1 0 1 0 1 1 1 1 11 1 0 0 1 0 1 0 0 10 1 1 1 1 1 1 1 0 00 0 0 1 1 1 1 1 1 11 0 1 1 1 1 1 0 0 10 0 1 1 0 1 1 1 0 01 0 0 0 0 1 1 0 1 11 0 0 0 1 1 1 1 0 11 0 0 1 1 1 1 1 1 10 0 0 1 0 1 1 0 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 10 1 0 1 0 1 1 1 0 10 0 0 0 0 0 0 0 0 00 1 1 0 1 1 0 0 0 10 1 0 1 1 1 1 1 1 11

33、 0 0 0 1 1 1 1 0 10 1 0 0 0 1 1 1 1 01 0 1 0 1 1 1 0 0 01 1 0 1 1 1 0 1 0 11 1 0 0 0 1 1 0 1 11 0 0 0 0 1 1 0 0 10 0 0 1 1 1 1 0 1 10 0 0 1 0 0 0 0 1 00 0 0 1 0 0 0 0 1 01 0 0 0 0 1 1 1 1 10 1 0 1 0 1 1 1 1 11 1 0 0 1 0 1 0 0 10 1 1 1 1 1 1 1 0 00 0 0 1 1 1 1 1 1 11 0 1 1 1 1 1 0 0 10 0 1 1 0 1 1 1

34、0 0;m,n=size(XY);n=n-1; f=0;s=0; mXY=mean(XY); L=XY'*XY-m*mXY'*mXY;R=diag(1./sqrt(diag(L);R=R*L*R;In=;Out=1:n; disp('¿ªÊ¼Ö𲽻عé¼ÆËã:');while 1P=R(1:n,end).2./diag(R(1:n,1:n);if s>1 pmin,imin=min(P(In

35、); Fx=(m-f-1)*pmin/R(end,end); if Fx<=Fout s=s+1; disp(sprintf('=µÚ%d²½=',s); disp(sprintf('±äÁ¿x%d±»ÌÞ³ý,F%d=%f<=F³ö=%f',In(imin),In(imin),Fx,Fout); R=T(R,In(imin); Out(end+1)=In(imin); In(imin)=;

36、f=f-1; continue; endendpmax,imax=max(P(Out);Fx=(m-f-2)*pmax/(R(end,end)-pmax);if Fx>=Fin s=s+1; disp(sprintf('=µÚ%d²½=',s); disp(sprintf('±äÁ¿x%d±»Ñ¡Èë,F%d=%f>=F½ø=%f',Out(imax),Out(imax),Fx,Fin); R

37、=T(R,Out(imax); In(end+1)=Out(imax); Out(imax)=; f=f+1; continue;end disp(sprintf('=µÚ%d²½=',s+1);disp('¼È²»ÄÜÑ¡È룬Ҳ²»ÄÜÌÞ³ý£¬½áÊøÖð²½¼ÆËã.');break;endIn=sort(In);B=R(In,end).*sqrt(L(end,end)./diag(L(In,In);b0=mXY(end)-mXY(In)*B;disp('»