數(shù)學建模畢業(yè)生就業(yè)問題

1、數(shù)學建模畢業(yè)生就業(yè)問題 摘要本文討論了在新的就業(yè)形勢下大學生的就業(yè)問題。首先，通過對影響就業(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。通過對不同專業(yè)就業(yè)情況的討論，在進一步假設(shè)的基礎(chǔ)上選取樣本數(shù)據(jù)，分別計算各專業(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價。問題三：給出某一專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)策略。我們選定“計算機”專業(yè)畢業(yè)生作為研究對象，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)就初始學歷、專業(yè)是否對口等方面提出針對性策略建議。問題四

2、：結(jié)合實際探討畢業(yè)生就業(yè)情況與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平間的關(guān)系。在明確研究背景的基礎(chǔ)上，我們選取了八個不同城市作為研究對象，分別計算該地大學畢業(yè)生就業(yè)率，得出地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀與就業(yè)率呈正相關(guān)的結(jié)論。問題五：對我校畢業(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)存問題，從就業(yè)觀、薪金要求、專業(yè)對口等幾個方面給出就業(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、問題提出隨著我國大學教育逐步向大眾化方向轉(zhuǎn)變，招生數(shù)量連年增多，導(dǎo)致大學畢業(yè)生就業(yè)情況逐步嚴峻。2007年全國普通高校畢業(yè)生將達到495萬，比2006年增加82萬。大學

3、畢業(yè)生的就業(yè)率高低，既有社會整體大環(huán)境的因素，也有專業(yè)結(jié)構(gòu)、培養(yǎng)方向、教學方式、學生學習態(tài)度等多方面的原因。附件給出了一個七千多名畢業(yè)生的調(diào)查數(shù)據(jù)，請你根據(jù)這些數(shù)據(jù)，建立相應(yīng)的數(shù)學模型，研究以下問題：（1）影響畢業(yè)生就業(yè)的主要因素是什么，并對相關(guān)因素進行排序；（2）評價不同專業(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）請你結(jié)合其他信息對畢業(yè)生就業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平之間的關(guān)系作出評價；（5）結(jié)合中央民族大學本科教育現(xiàn)狀，寫一篇對在校生今后就業(yè)具有實際指導(dǎo)意義的短文。21世紀是知識的時代，人才是國家發(fā)展的先決條件。大學畢業(yè)生的就業(yè)情況關(guān)乎社會發(fā)展狀況與人才利用效率，通過數(shù)學模型

4、的建立對影響就業(yè)率的各項因素進行深入分析研究，具有重大的實際意義。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、學歷、專業(yè)前景、專業(yè)是否對口、課程是否適合社會、畢業(yè)時間等因素的影響。2假設(shè)具有上述同等條件的畢業(yè)生間就業(yè)機會相同。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、求解、評價（一）問題1：確定影響大學生就業(yè)的主要因素1.1 問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，并對其進行排序。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題；但進一步的，我們希望從所有的影響因素中挑選出對就業(yè)率影響顯著的項目

5、，并且從應(yīng)用的角度講，變量個數(shù)盡可能少，而逐步回歸模型則可有效實現(xiàn)這一目標。逐步回歸的基本思想是：根據(jù)各個自變量重要性的大小，每次選一個重要自變量進入回歸方程。先是在所有可供選擇的自變量中選擇一個，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，條件是由這兩個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，第t步是在未選的自變量中，選一個自變量與其他已經(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。為保證每一個選入回歸方程的自變量是真正重要的，應(yīng)該對每一個進入回歸方程的自變量進行顯著性檢驗。不僅要按自變量的貢獻大

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。在逐步回歸的計算中，不重要的自變量始終不會進入回歸方程，無需解一個可能具有較大階數(shù)的正規(guī)方程，計算效率的提高是顯然的。更重要的是，當某個自變量與已經(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，其作用可以由與其相關(guān)或近似相關(guān)的自變量所代替，這時就不可能引入回歸方程，由此可以防止逐步回歸計算過程中出現(xiàn)不穩(wěn)定。

7、1.2 符號說明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l P-value：F統(tǒng)計量對應(yīng)的概率值l RMSE：剩余標準差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，從中抽取部分數(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)情況之間的對比，我們從已經(jīng)就業(yè)的學生中選取了20位，再從未就業(yè)的學生中選取了10位，用他們的數(shù)據(jù)來建立回歸方程。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。現(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)是否對口虛擬變量，設(shè)X8：課程是否適合社會虛擬變量，設(shè)X9：畢業(yè)時間虛擬變量，設(shè)Y：就業(yè)狀況，設(shè)經(jīng)過上述量化過程，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因素與大學畢業(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一步

11、的，本題要求找出影響大學畢業(yè)生就業(yè)率的主要因素，即從若干變量中選取對就業(yè)率影響最大的幾個因素，并使自變量個數(shù)盡量少。為實現(xiàn)這一目標，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、學歷等因素，具體符號及賦值見1.3節(jié)所述。實際操作中，我們主要運用MATLAB編程進行求解。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、學歷、專業(yè)、畢業(yè)生條件。1.6 模型評價l 該逐步回歸模型具有以下優(yōu)點：² 逐步回歸模型的思想簡單易懂，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)計算多元線性回歸，并且可以利用MATLAB軟件簡化運算。l 但由于處理水平有限，該模型有不可避免的局限性：² 不能引進所有的變量。由于存在將定性變量定量化的困難，對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，則無法引入該

13、模型進行相關(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)測值與真實情況產(chǎn)生偏差。（二）問題2：評價不同專業(yè)畢業(yè)生就業(yè)情況2.1 模型進一步假設(shè)1）假設(shè)就業(yè)情況的評價主要包括就業(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)擇取部分樣本進行各項指標的統(tǒng)計，并以此為依據(jù)評價其就業(yè)情況差異。2.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計Ø 數(shù)據(jù)抽樣利用EXCELL軟件的自動篩選命令，在不同專業(yè)的數(shù)據(jù)中分別隨機選出20條數(shù)據(jù)作為樣本。Ø 指標計算利用EXCELL軟件

14、的函數(shù)命令，分別對各專業(yè)的樣本數(shù)據(jù)計算以下統(tǒng)計值：就業(yè)率，初次月薪均值，目前月薪均值。1） 利用COUNT命令統(tǒng)計總?cè)藬?shù)及已就業(yè)人數(shù)，計算就業(yè)率。2） 插入函數(shù)AVERAGE計算初次月薪均值及目前月薪均值。Ø 結(jié)果分析就業(yè)率是對某專業(yè)畢業(yè)生就業(yè)情況的綜合評價，是其是否適合社會大生產(chǎn)要求的客觀反映。根據(jù)前面的計算結(jié)果，由統(tǒng)計數(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

15、需求有關(guān)。薪金反映了畢業(yè)生就業(yè)的理想程度，也是評價就業(yè)情況的重要指標。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)情況各有所長但差別不大，工科類、經(jīng)濟類、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)薪金水平卻相對較高。（三）問題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)的因素來制定。現(xiàn)選定“計算機”專業(yè)進行分析研究。根據(jù)（1）題模型及運算方法，在計算機專業(yè)中任選12名從 “計算機”專業(yè)畢業(yè)的大學生的數(shù)據(jù)作為研究對象，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算得到線性回歸方程是：y=-0.181818+0.818182x4+0.363636x6+0.727273x9?？梢钥吹?，對于“經(jīng)濟學”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)時間。 3.2 就業(yè)策略建議根據(jù)以上統(tǒng)計結(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歷，這對就業(yè)起著最為主要的影響作用。不僅在就業(yè)率上對低學歷人群遙遙領(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)濟學專業(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)機會，獲得寶貴的工作經(jīng)驗，這也是轉(zhuǎn)向更為理想工作崗位的必要條件。（四）問題4：探討畢業(yè)生就業(yè)情況與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平間的關(guān)系4.1 問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)實生活中的真實情況反應(yīng)，我國的區(qū)域發(fā)展水平存在嚴重的不均衡問題，因此也導(dǎo)致了就業(yè)的不均衡。國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)至少吸納了全國高校一半的大學畢業(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)達地區(qū)，比如，北京、浙江、廣東等地。我國大學畢業(yè)生就業(yè)存在顯著的地區(qū)差異。4.2問題的統(tǒng)計Ø 數(shù)據(jù)抽樣利用EXCEL軟件的“自動篩選”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)濟發(fā)展水平之間的關(guān)系。Ø 指標計算利用EXCEL軟件的函數(shù)命令，分別計算樣本中各城市大學畢業(yè)生的就業(yè)率。（具體計算結(jié)果見附件表格）Ø 結(jié)果分析就業(yè)率是對畢業(yè)生就業(yè)情況的綜合評價。由統(tǒng)計數(shù)據(jù)做出下圖： 圖4 不同地區(qū)大學畢業(yè)生就業(yè)率從上圖的統(tǒng)計中可以看出，東部沿海城市就業(yè)率普遍較高。城市對就

20、業(yè)率影響作用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：首先，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平?jīng)Q定當?shù)亟逃囊?guī)模和發(fā)展速度。高的教學質(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)濟發(fā)達地區(qū)對畢業(yè)生的需求量大。反之，經(jīng)濟發(fā)展速度較慢的地區(qū)，本身對人才吸納的能力有限，就業(yè)就相對而言比較困難。最后，東部地區(qū)的優(yōu)勢資源吸引大學畢業(yè)生們前往就職。綜合以上因素，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平與該地大學畢業(yè)生就業(yè)情況呈正相關(guān)的關(guān)系。（五）問題5：有關(guān)我校畢業(yè)生就業(yè)的意見西北工業(yè)大學從1938年建校至今，經(jīng)過70的建設(shè)和發(fā)展，已經(jīng)成為學科門類比較齊全的綜合性重點大學。學校為國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。學校的航空

21、，航天，航海等學科具有雄厚的實力和特色優(yōu)勢，不僅在全國居于領(lǐng)先地位，而且具有較大的國際影響。我校畢業(yè)生在國家相關(guān)就業(yè)方針和政策指導(dǎo)下實行“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、國家和地方各級機關(guān)、高等院校和科研院所、企事業(yè)單位及部隊，就業(yè)行業(yè)包括信息電子、文化傳播、財經(jīng)、金融、政法、教育、體育、藝術(shù)等各領(lǐng)域。但是事實上，近幾年全國高校畢業(yè)生人數(shù)增長較快，就業(yè)形勢十分嚴峻，依然存在著許多刻不容緩的問題。1 畢業(yè)生人數(shù)劇增造成就業(yè)壓力大。1999年開始，我國高校開始全面“擴招”，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，全國高校畢業(yè)生2002年至2006年分別為14

22、5萬，212萬，245萬、338萬、430萬。數(shù)字表明，畢業(yè)生就業(yè)形勢很嚴峻，對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。學校、政府機關(guān)、事業(yè)單位等傳統(tǒng)的就業(yè)渠道在大量精簡、分流，已經(jīng)是人滿為患，無法再接受更多的畢業(yè)生，使畢業(yè)生進入行政機關(guān)的機會減少，并且，裁減的行政機關(guān)人員要和畢業(yè)生一同進入市場競爭再就業(yè)，因此接納畢業(yè)生的容量相當有限； 3 畢業(yè)生自身存在的一些問題與社會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)期望值過高，非中心城市不去，非工資待遇好的單位不去，非機關(guān)政府不去；二是學生的實際專業(yè)知識、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)技能工作要求過外語六級、八級水平，出現(xiàn)了研究生與本科生競爭，以及不符合本單位實際要求的現(xiàn)象。如何解決就業(yè)困難的問題？從網(wǎng)上調(diào)查到的資料顯示，六成同學能夠更多地從自身出發(fā)努力應(yīng)對就業(yè)難的問題，值得鼓勵。另外四成同學希望多提供實習基地和就業(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習基地，把實習與就業(yè)結(jié)合起來，如何有針對性地組織和安排較為系統(tǒng)的職業(yè)

24、培訓(xùn)和指導(dǎo)。大學生的就業(yè)指導(dǎo)應(yīng)當從大一抓起，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)大學生的危機意識和職業(yè)意識這個根本上。對于月薪的追求上，同學們應(yīng)該有個清醒的認識。據(jù)調(diào)查統(tǒng)計，現(xiàn)在本科大學生的一般月薪平均水平在10002000之間。而能有這種客觀認識的學生，只有16%。當然學生選擇高薪也無可厚非，但是隨著高等教育大眾化的實現(xiàn)，學生們應(yīng)該認識到大學生是普通勞動者，如果用大眾化的高等教育去要求精英教育的回報，勢必產(chǎn)生心理失衡。精英是從工作實踐中走出來的，而非四年大學教育培養(yǎng)出來的。專業(yè)對口是否非常重要？答案是肯定的，但比較理想化。在目前來看，由于大學（尤其是本科）課程設(shè)置和教師素質(zhì)等原

25、因，畢業(yè)生的書本知識與社會實踐需求往往對接不上；而且，大學四年也不可能完美地做到系統(tǒng)地、完善地、詳細地掌握某個科學知識，更何況書本上的知識有老化的部分；再加上用人單位更強調(diào)個人綜合素質(zhì)和發(fā)展?jié)摿Γ瑢I(yè)不對口也可被錄用。所以說，大學畢業(yè)后專業(yè)不對口是普遍的，僅僅對口也不一定錄用你。能否融入社會，主要看你的悟性和綜合素質(zhì)。一味強調(diào)專業(yè)對口，往往會失去就業(yè)的機會。    許多同學在擇業(yè)時認為一個單位的所有制很在重要。但是其實一個單位的優(yōu)劣，不能以所有制來判斷。一般而言，運行機制靈活，用人制度先進，有良好的成長前景，有利于員工成長的企業(yè)才能算是有發(fā)展的企業(yè)。國有企業(yè)與其他

26、企業(yè)相比孰好孰差，不能以所有制形式來衡量。很多學生認為單位所有制重要和非常重要，這說明畢業(yè)生還殘留著計劃經(jīng)濟時代的就業(yè)觀念。當然，這與我們整個社會的就業(yè)慣性有關(guān)系，也與社會就業(yè)保障制度不健全甚至缺失有關(guān)系，同時也說明畢業(yè)生就業(yè)意識存在幼稚的成分：國有的、公有制的才是體面的工作。這也更暴露出學生就業(yè)受家庭和社會的影響很深，短時間內(nèi)是無法改變的，就業(yè)的盲目性和跟風效應(yīng)還會存在下去。這就需要學校引導(dǎo)學生解放思想，與時俱進，跟上時代前進的步伐，轉(zhuǎn)變就業(yè)觀念，端正擇業(yè)態(tài)度。是否有同學認為今后打拼社會最需要、他們最缺乏的、也是社會最急需的是外語水平、計算機運用和專業(yè)水平？殊不知，外語和電腦是大路學問，是任

27、何一個學生都早已基本準備好了的工具，他們既不是當代大學生最缺乏的，也不是當今社會最需要的。當今社會最需要的、最看重的是一個人的綜合素質(zhì)。而綜合素質(zhì)，恰恰是當代大學生普遍缺失的。為什么會有這么大的認識差距呢？這就應(yīng)該從大學教育之中尋找原因了。至于專業(yè)水平的深淺與否，也不是用人單位對本科大學生最為強調(diào)的，他們看重的是一個大學生的適應(yīng)能力和發(fā)展?jié)摿?。同學們感到專業(yè)水平缺乏，反映了他們對大學四年“什么都學了，什么都沒學到”的焦慮和無奈，心理有一種失落感，這也需要大學從課程設(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)。校友是學校的無形

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院的畢業(yè)生；二是可以通過校友的中介作用，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；三是可以專門邀請校友所在的單位來校招聘，為畢業(yè)生拓寬就業(yè)渠道。我校建校半個多世紀以來，走到工作崗位的畢業(yè)生已是萬人以上，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，這是一個無形的畢業(yè)生市場，我們要充分利用好。四、參考文獻1 羅建軍，楊琦: 精講多練MATLAB,西安交通大學出版社，2002年版。2 董文強著：大學生就業(yè)指導(dǎo) 西北工業(yè)大學出版社，2008年第三版。3 劉來福、曾文藝編：數(shù)學模型與數(shù)學建模，M，北京，北京師范大學出版社，1

29、997年版。4 吳愛妤：Excel數(shù)據(jù)處理與分析 機械工業(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('»