基于聚类和主成分分析法相结合的企业员工绩效评价研究.docVIP

基于聚类与主成分分析法相结合的企业员工绩效评价研究 摘要：企业制定正确的人力资源战略和有效实施人力资源管理的重要前提是科学合理的评价员工绩效，它作为企业改进人力资源管理工作的一个关键环节，是决定企业员工晋升、奖酬、岗位安排的基础。本文通过聚类分析和主成分分析两种方法对企业员工的绩效做分类及评价，并对两种方法的结果结合分析，使企业更清楚的认识到各员工的能力、优势，以便更好的进行管理，达到最优化。 关键词：员工绩效评价 聚类分析 主成分分析 1.问题分析 伴随着市场国际化与经济全球化带来的不断扩大和加剧的竞争范围及竞争程度，人力资源在企业实现生产经营目标中起着越来越重要的作用，企业如何管理和激励员工，如何正确合理的制定人力资源战略和有效实施人力资源管理显得格外重要，而科学合理的绩效评价体系是其重要的基础。绩效评价是对员工工作业绩的评定，即根据工作目标或一定的绩效标准，采用科学的方法，对员工的工作完成情况、职责履行程度等进行定期的评定，并将结果反馈给员工的过程。 近些年，在我国的大多数企业还是采用以经验判断为主体的主观性强的绩效评价方式，科学性较差，缺乏客观的评价标准，评价结果容易产生偏差。本文利用问卷方式对某小企业30名员工的各项指标进行了调查，细心计算整理得出表1的数据，运用SPSS进行了主成分和聚类分析，并对结果进行了阐述和结合分析，从而为企业进行人力资源开发与管理提供更好的参考。 表1 员工各项指标调查结果 职工号 工作产量 工作质量 工作出勤 工作损耗 工作态度 工作能力 case01（1） 9.68 9.62 8.37 8.63 9.86 9.74 case02（2） 8.09 8.83 9.38 9.79 9.98 9.73 case03（3） 7.46 8.73 6.74 5.59 8.83 8.46 case04（4） 6.08 8.25 5.04 5.92 8.33 8.29 case05（5） 6.61 8.36 6.67 7.46 8.38 8.14 case06（6） 7.69 8.85 6.44 7.45 8.19 8.1 case07（7） 7.46 8.93 5.7 7.06 8.58 8.36 case08（8） 7.6 9.28 6.75 8.03 8.68 8.22 case09（9） 7.6 8.26 7.5 7.63 8.79 7.63 case10（10） 7.16 8.62 5.72 7.11 8.19 8.18 … … … … … … … 2.员工绩效聚类分析 2.1聚类分析的原理及步骤 K-means算法的思想是把每个样品聚集到其最近形心类中去，是把对象集合D划分成一组聚类{C1,C2,?Ck}其中k是要得到的聚类个数。其目的是找到一组聚类中心和隶属矩阵，使得目标函数值最小。 该算法采用爬山法，首先随机选取k个点作为初始聚类中心(聚点)，计算每个对象到聚类中心的距离，把对象归到离它最近聚点，从而得到一组聚类；然后计算出当前每个聚类的中心作为新的聚点，并把每个对象重新归到最近的聚点，用新聚类代替原聚类，循环执行这一过程。如果相邻两次的聚点没有任何变化，说明对象调整结束，聚类目标函数已经收敛，算法结束。 2.2运用SPSS聚类分析员工绩效 根据数据将企业员工按绩效分为三类，运用SPSS中的K-Means cluster快速聚类法直接对其进行聚类，输出每个样品的分类结果及相关信息。 表2 最后各类的重心 Cluster 1 2 3 工作质量 8.55 9.17 7.44 工作产量 7.07 8.83 4.79 工作出勤 5.51 8.93 2.88 工作损耗 6.49 8.98 5.20 工作态度 8.24 9.82 6.73 工作能力 8.18 9.58 7.75 根据输出结果中每个样品的分类信息，得出快速聚类法将企业员工绩效分为了三类：{1:case03,case04,case05,case06,case07,case08,case09,case10,case11,case13,case14,case15,case16,case17,case18,case21}；{2:case01, case02, case29, case30}；{3:case12, case19, case20, case22, case23, case24, case25, case26, case27, case28} （2）评价指标的中心标准化和计算相关矩阵ρ。由于不同的量纲会引起评价指标的分散程度差异较大，为了消除量纲的影响，要将评价指标的各个数据作中心标准化处理。 （3）计算相关矩阵的特征值和特