数据分析在企业招聘中的应用

企业招聘问题一、背景介绍

表4 专家评分最高和最低出现频率

个指标，其中。为，

。

第二步，计算各指标的信息熵。一组数据的信息熵= -。

。得到各专家评分的其中，如果，则定义

ij

第三步，通过信息熵计算各指标的权重：，计算后得到各专家的权重如下表所示：

最后，根据各专家权重计算各应聘者的综合得分，其中得分最高的前5名应

根据各专家的相似度，对最大树进行截枝。取阀值k=0.857，将小于0.857的树枝截断得到下图：

图20.857水平下的截枝图

因此在0.857水平下，可将专家D和专家C分为一组，其他专家各为一组。

以此类推，可以得到专家聚类树图，如下图所示：

图3专家组聚类树图

从聚类树图中可以看到，当取阀值k=0.853时，可以将专家分为3组{专家丙,专家丁}、{专家乙,专家戊}和{专家甲}；当取阀值k=0.852时，可以将专家分为2组{专家乙,专家丙,专家丁,专家戊}和{专家甲}。

3. 复试考官选取

根据专家聚类分析可知，专家乙、专家丙、专家丁和专家戊可分为一组，而专家甲只能单独作为一组，同时考虑到专家甲是评分最严格的专家，因此在选取复试官时可以考虑从专家乙、专家丙、专家丁和专家戊中挑选出3位。

由于专家戊是评分最宽松的一位，因此最终选择专家乙、专家丙和专家丁作为复试考官。