[摘要]聚类分析是将物理的或者抽象的数据集合划分为多个类别的过程，本文通过相似度分析对企业和人才需求进行匹配计算，以寻求双方需求的最佳满足。
　　[关键词]聚类分析；相似度；企业人才需求
　　有材料显示，今年大部分的雇主表示将招聘比去年同期更多的雇员，其中首要是因“业务扩张”计划增加招聘，其次是出于“员工流动”增加招聘的原因。大学生依然是就业困难，其中本科生人数所占比例最大，成为最难就业群体。其中企业人才需求与大学生发展需求之间的矛盾最为突出。
　　很多招聘官都遇到过这样的状况，很难招聘到合适的员工，而优秀毕业生又很难找到合适的工作。人才市场中的最重要的是“伯乐”、“人才”似乎都遇不到一起。
　　1、企业人才需求与人才就业需求
　　企业作为一个集体，对员工的忠诚度、团队意识、认同感要求相当高，一般认为大学生要成为一名合格的企业员工，团队意识以及踏踏实实工作和奉献的精神是必须的；其次是学习思考能力，这体现着一个员工的发展潜力，对于企业的长远发展是非常重要的；从企业的角度看待大学生，还是相当宽容的，企业认为丰富的社会工作经验和较强交际能力是必须的，企业仍然是把大学生放在一个较高层次上，希望通过企业自身对大学生的培训投入，在长远取得更大的收益，因此，大学生在校期间学会学习，学会思考是至关重要的。
　　大学生在应聘时对企业缺乏了解，这说明大学生在应聘时存在盲目性，这对应聘成功是一个很大的障碍；除此之外，大学生的就业心态也是一个值得关注的问题，缺乏对自身特点的了解，定位不准，主要有两个方面：其一、好高骛远、眼高手低、自大，表现在对薪酬的过高要求、对企业的不适应等方面；其二、自卑，主要表现在畏首畏尾，不敢表现自己，有意见有问题不进行交流解决等，针对这些情况，在高校教育中，加强对大学生职业生涯规划和就业心理的引导至关重要；当然作为应届大学生自身也应寻求合适的方法减少或者避免这些问题，另外，踏踏实实做事、提高专业技能、提高身体素质也是至关重要的，
　　2、“物以类聚”
　　聚类是通过把目标数据放入少数相对同源的组或“类”（cluster）里，将数据分类到不同的类的一个过程，同一个类中的对象有很大的相似性，而不同类间的对象有很大的相异性。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。
　　聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
　　对象间的相似性是聚类的核心，而对相似性进行度量是区别对象的主要基础，相似度度量方法主要有两类，即距离和相似系数。距离通常用于数值型数据，距离越接近0，相似性越大；相似系数通常用于分类型数据，相似系数越接近1，相似性越大。
　　表 企业人才特性表
　　根据前面的分析，我们对企业需求和学生就业需求通过相似度分析，进行需求匹配，以期达到企业人才需求的较好满足。针对企业和人才需求，提取主要属性包括：团队意识、学习能力、心理素质、专业水平、交际能力、学历、工作经验等。上表中对应填上企业和人才对应属性值。
　　企业人才需求数据集属于多值离散型属性数据，数据集中有n个属性个数，m为样本xi和xj取值相同的属性个数，相似度计算可采用下列公式：
　　d为数据集中的属性个数，u为企业或人才样本xi和xj取值相同的属性个数。
　　通过计算，可以计算两两企业或人才样本之间的距离，距离越小，表示它们之间的相似度越大。相似度大的企业或人才样本，说明企业招聘需求与人才就业需求是比较接近的，应该是一方面能满足企业岗位需求，另一方面也能比较好地满足人才对就业的需求。
　　3、结束语
　　当今社会，企业对人才的高效利用是一个社会难题，大学生是社会人才的主要部分，一方面要找到适合企业需求的人才，一方面要满足人才对企业的要求，只有两方面的需求都得到较好的满足，企业才能留得住人才，人才能为企业带来较好的收益。
　　参考文献
　　[1]陈志泊.数据仓库与数据挖掘[M].2012.
　　[2]熊云波.聚类分析在客户细分中的应用[J].科技资讯，2009，（34）224
　　作者简介
　　夏勇，男，工程师，1970年生，硕士研究生，南京工程学院教师，发表文章十余篇，主要研究方向为计算机信息管理，数据库技术，客户关系管理，电子商务应用，企业信息化建设与信息集成等。