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心理素质优点与缺点范文1
现代企业的竞争，归根结底是人才的竞争。人力资源是现代企业中最重要的战略资源。公司从单片机研究所成长为今日的中国知名电子企业，是依靠一批高素质的人力资源为后盾和支持的。随着公司的飞速成长与发展，迫切需要一批适应现代市场经济、符合公司成长的人力资源。人力资源的开发与管理成为力源领导二十一世纪的重要保证。在今后的几年中，公司将适应信息化与现代化的潮流，大力提高产品的研发能力，开展信息服务，扩大市场份额，增强在电子界乃至整个it界的影响力。适应公司发展的总体战略，必须配置高素质的人力资源。人力资源的培训开发成为公司战略人力资源管理的保证，也是公司广大员工自我发展的需要。
培训对象的确定
根据公司发展的总体战略和人力资源的总体计划。通过人力资源培训计划，确保组织在需要的时候获得所需合格人员，并使组织和个人获得最大益处，是公司确立培训计划的重要依据。
从公司成长来看，文秘人员是公司的重要组成人员，虽然处在不同的工作层次、不同的工作部门，但都是企业运行的重要公务系统、参谋系统、决策支持系统、公关系统等等，文秘人员是公司人员系统中一支重要的组成部分。公司目前正处于急剧成长期，一支符合信息化企业的有效管理架构需要全面建立。企业形象的宣导，公司内文化的确立，公司的文秘人员将发挥着重要的作用。可以说，文秘人员是公司形象的“窗口”，其工作的直接性与特殊性决定了培训工作的重要性。而且，随着公司的成长与发展，也积累了培训的实力，也有能力开展培训。为了实现资源的有效配置，必须加强文秘人员的培训。
从文秘的工作任务来讲，文秘工作必须要符合公司成长与发展的需要。文秘工作是一项内向性与外向性结合的工作，她与公司的客户及社会公众直接和间接交流，其业务素质随着公司的成长理应得到不断的提升，否则将会成为公司发展成长的瓶颈。
从文秘人员个人来看，从其构成分析，她们都受过比较专业的教育，然而却面临着工作多样性与复杂性的挑战，每个人都想追求一份比较充分的发展空间与发展机会，都想完善自己的职业生涯。客观上具有培训的动力。也要求了公司的文秘培训必须注重公司内发展的职业技能，这是培训发挥经济效益的保证。
培训目的
以造就进取、责任的力源人为目标。使公司的文秘人员更进一步地掌握工作岗位所需的知识和技能方面的内容。并促进知识更新与提高。实现文秘人员更进一步创造性的实现工作目标。提升工作层次。焕发工作热情和责任感。增强工作积极性。使个人的知识和技术得到更新；为更加复杂、高层次的工作作准备以及为今后个人生涯发展计划服务，使个人适应组织形势的发展。
建构理想模型
公司文秘人员的理想模型是根据公司对公司的发展需要确定的。包括：
基本条件：合理的学历结构（大专以上，计算机财会、文秘等专业等）
外倾与内倾相结合的性格特征
成熟具有判断力
仪容大方，良好的气质
公关礼仪：有较强的公关意识，有足够的公关专业知识
良好的修养、言谈举止文雅
沟通合作意识强
文字文书处理能力：熟练掌握windows95、office97
有较快的文字录入速度
高效处理企业内各种文书
商务技能：良好的财会知识素养
良好的市场、销售知识素养
公司的财务报表
调查分析
对公司需要培训的文秘人员进行调查摸底，从上述理想模型中给出的量表通过调查，得到一些基本资料，从而作出分析报告，找出理想与现实的差距所在，从而有针对性地选择培训方式与内容。
培训方式
培训方式与内容的确立必须符合公司的要求和公司内文秘人员的职业技能发展需要。在培训方式选择上，可以采用国际劳工组织开发的在国际上广为流行的模块培训模式作为基本方式。模块课程，直接与实际工作情景一致，也与人们形成能力的环境一致，符合养成工作能力的客观规律性。其次，教学方式是“教师讲解、学员自习、研究案例、实习训练”的方法，通过测评、反馈，进一步帮助学员提高职务工作能力，几个环节相互交叉和循环往复。模块培训模式由于它的特殊结构，形成了有利于培养现职劳动者工作能力的功能。
培训内容与要求
根据这一模式的出发点，我们将公司内文秘人员的培训计划内容初步确定为四大模块，并赋以具体的要求。具体为：
一、公司文秘的基本素质及优化
通过了解公司的成长情况，明确基本素质要求：
政治和道德素质要求：
坚定正确的政治方向
敏捷高效的工作作风
诚实可信的个人品行
格守机密的职业道德
2．知识素质要求
扎实的基础知识
必要的相关知识
精深的专业知识
3．能力素质要求
写作能力
说话能力
阅读能力
办事能力
社交能力
4．心理素质要求
动机兴趣意志意识性格
素质优化的方法
二、公司文秘的公关礼仪及塑造
公关礼仪的重要性：公司的形象、个人的修养
电话、接待、会议、信笺
塑造：气质学习
三、公司文秘的商务技能及培养
文字处理、现代办公设备的应用、现代公司财务原理、会计学原理、营销
四、公司文秘的文书
注意问题
培训内容与实际需要结合，要注重企业岗位的需要，注重操作技能的提高。培训与发展结合。变“要我学”为“我要学”。
培训实施
培训费用
培训教师
培训结果评估
为了提高培训效果，要对培训项目进行评估，并进行严格的成本和效益分析。通过评估，可以帮助企业正确地确定培训目标，可以反馈信息，诊断问题，改进工作。考评
附：文秘人员考评表
（一）
被评人：日期：
评量人：评量期间：
职务内容描述
基本状况评量点数（从1到5）
不断学习和掌握文秘知识和技能
对公司及工作的态度及责任感
吸收及知识更新能力
文书处理
对windows95、offices97及网络的掌握情况及运用
汉字的录入速度
处理公司文书的能力
公关技巧
具有一定的公关礼仪知识
具有一定的人际关系技巧
能够有效宣传公司形象
熟悉办公室礼仪
商务技能
财会知识
主要优点
主要缺点
重要贡献
工作量
1.该员工作量是否恰当？太重？或可以承担更多工作？
绩效等级杰出
很好
好
应在加强
不满意
发展方案
应该如何才能使该员更进步？应给予什么训练？如何发展？
评量人签名：日期：
主管核准：日期：
被评人签名：日期：
被评人的反应：
（二）自我评估表
姓名：日期：
在看了你的评量及发展方案的想法？你自认为你的优点、缺点是什么？
过去你的最大工作成绩是什么？失望是什么？
心理素质优点与缺点范文2
关键词：传媒业；招聘；用工
中图分类号：G203
文献标识码：A
文章编号：1672-8122(2011)01-0129-02
传媒业的竞争核心要件是人才的竞争。人员素质的高下和运行效率的高低，决定着媒体的生存和发展。随着“入世”后境外媒体日益渗透，传媒竞争日益白热化。任何一家传媒业的管理、技术、资金等各方面的优势都可以效仿，唯有人才作为传媒承载者却具有异质性与价值性。
一、把握招聘原则，掌握选录标准
中国传媒业发掘人才要有一定的选录标准和原则，把握度量人才的准绳，才能有效地充当“伯乐识千里马”的角色。
一是德、才、能、绩、体兼备原则。自从隋唐创立科举制度以来，德才兼备常常成为统治阶级挑选人才的标准。“德”即思想品质优异，具备良好的人格，热心于传媒业的积极人生态度。“才”指具有传媒专业知识，并且能够独当一面处理实践问题。“能”即工作能力，这是学以致用显著的表现。“绩”即工作业绩，用科学考评的体系去衡量传媒人才实际工作所带来的实际效果。“体”即身体素质，不仅身体健康、阳光朝气，而且心理素质良好，能够承受各种风险的考验，处变而不惊。传媒人力资源管理要坚持德、才、能、绩、体兼备的原则来考评录用有用之才，创造人才成长的优良环境，使真正选的人才能够迅速脱颖而出。
二是量才录用、灵活使用原则。科学证明，每个人都有个性与潜在能力，人才标准有不同层次性。不同层次与岗位需要不同类型的人才。“大材小用”或者“小才大用”都是埋没人才的现象。在人力资源管理中，不能搞“一岗定终身”，要造成媒介组织中人才的合理流动，充分发挥员工的潜能，传媒管理者帮助员工本人寻找到属于自己的最佳岗位。现在是知识爆炸的社会，知识更新速度加快，比如因特网技术就要求人人都应该懂得必要的电脑操作技能。这就决定人才标准具有动态性。“入世”后的传媒环境对于业界每一个岗位都会提出新的要求，人才标准也就需要及时更新。
二、甄选人才，注意方法
甄选人才是一件极为困难的事情，但却是极为重要的事情。对于一个传媒单位战略的最大威胁莫过于对人才辨识上的失误。人们在实践中摸索出一套极为成功的方法去识别人才。在招聘中我们可以用测试方法对应聘人员进行全方面的考评，了解应聘者真正的潜力以及掌握的知识和技能，全面了解应聘者的实际能力，从而寻找到传媒业真正所需的人才。
笔试法又指知识考评，是指主要通过纸笔测验的形式对被试者的知识广度、知识深度、知识结构了解的一种方法。
面试法是人类历史上最早的识才方案，是指通过观察应聘者外部形象和表情，考察应聘者临场处理能力与应变能力，了解应聘者的潜力。其中心理测试是重要的一环。
情景模拟法就是根据应聘者将来可能被赋予的岗位与职务，编制一套与该岗位与职务相似的测试项目，将被测试者安排在模拟的逼真的工作环境中，要求被测试者处理各种可能出现的问题，用多种方法来测试其心理素质、潜在能力的一系列方法。情景模拟假设解决方法往往有一种以上的方法，而且测评主要是针对被试者明显的行为以及实际的操作，另外还包括两个以上的人之间相互影响的作用。由于情景模拟设计复杂，准备工作时间长，费用比较高，正确度比较高，因此在员工招聘中往往在招聘高级管理人员或特殊人才时运用。
推荐调查法是要求熟悉选拔对象的长者或上级提供推荐性意见，并按问卷方式回答所设计的问题，以此而取得信息资料。另外也可以通过调查个人的经历和社会背景来识别人。调查对象应有广泛性和典型性。这是目前国外十分流行的办法，尤其是重要岗位的人员聘用，都要经过有资格人士的举荐和严格的调查。
此外，还有秉性暴露法。即通过外部的刺激来观察人的情感作何反应，从中可以看出人的本性。这种方法我国古已有之。《吕氏春秋》就提出六点鉴定法：使人高兴(喜)，以考验人守分寸的能力；使人快乐(乐)，以考验人的癖性；使人发怒(怒)，以考验人的自制能力；使人恐惧(惧)，以考验人的独立工作能力；使人哀伤(哀)，以考验人的为人；使人痛苦(苦)，以考验人的志气。日本的松下幸之助曾经说过：“《吕氏春秋》中的名言，曾经帮助我物色了众多人才。”
三、开拓招聘途径，扩展招聘渠道
招聘的途径多种多样，随着科技进步，招聘渠道不断翻新。但总的来说可以分为两大类型：即内部招聘与外部招聘。
内部选拔与提升，是员工招聘的一种特殊形式。当出现某个职位空缺时从内部寻找合适的人员填补空缺岗位。这有助于调动内部员工的积极性，晋升到高一级岗位，最为熟悉，从而降低了招聘中潜在的风险。内部员工需要较少培训，花费成本较低。日本企业常常采用这种途径选拔人才。但内部招聘也有不利方法，如果多人竞争同一岗位，而且水平旗鼓相当，选取其中一人，自然会激化矛盾，不利单位和谐。与此同时，内部招聘很容易使企业自我封闭，不易吸收外面优秀人才加盟，从而使企业缺乏应有的生机与活力。当传媒业所需人才，仔细权衡，无法找到岗位所匹配的人选，最佳方法就是从外部招聘。
传媒业是智力密集型产业，要求从业者具备高等教育背景，不同于私营小企业要求从业者资历不高。因此，传媒业外部招聘的途径与渠道有所不同，传统小企业那种熟人介绍、职业介绍机构等形式不宜在传媒业中采用。传媒业外部招聘常常通过以下途径获取。招聘会就是通过参加社会举办的供需见面会招聘传媒人才。目前，我国劳动力市场经过社会转型而日趋火爆。高等教育也经过十余年改革取消毕业分配制度，大学生面向社会自主择业，进一步推动了劳动力市场的兴旺发达。供需见面会通过供方与需方面对面交流沟通，增进了彼此了解，双向选择，达到共赢的目的。校园专场招聘会是有实力的传媒集团面向全国超一流重点大学招聘拔尖人才。这样做，不仅可以大大提升传媒集团的良好形象，而且针对性强。一般来说，一流重点大学招生的生源在录取时已严格挑录的，同时雄厚师资力量也便于培养高素质人才。北大、清华、南大、复旦、浙大等中国高校的龙头老大，常常出现国内知名传媒集团招聘的专场。猎头公司是指一些专门为企业招聘高级人才或特殊人才的专业机构，即所需招聘人才是所谓的“猎头者”。美国盛行猎头公司。因为是为传媒业搜寻精英阶层人士，收费常常是高昂的。然而，作为传媒集团来说，寻找到企业所需的“猎头者”，所带来的价值与利润
自然会远远支付的“猎头费”。一旦有了合适的“猎头者”，可以立即启用，施展其超凡的才华，发挥举足轻重的作用：甚至将竞争对手击败，消除危险，效果立竿见影。
网络招聘是科技进步催生的产物。网络招聘的主要优点是招聘成本比较低，信息收集及时充分，缩短企业招聘时间；主要缺点是不能控制招聘人员的数量和质量，不能进行面对面的交流、不适用经济不发达地区。为了避免网络虚拟的弊端，传媒用人单位常常要让经过初次筛选的应聘者参加面试，供需双方进行实质性的沟通，用现实工作的某个任务让应聘者模拟，从而检测应聘者是否是单位所需的人才。
四、完善招聘流程，把握招聘步骤
传媒招聘是向社会公开宣布招聘计划，提供一个公平竞争的机会，择优录用合格的传媒人才充实空缺岗位的过程。完成传媒招聘往往要经过四个步骤。
首先是广告。这是传媒招聘重要而关键的第一步。必须充分运用现代科学技术，要将招聘信息与计划上传到比如全国研究生招聘网等高层次人才专业网站，这样做就可以让更多的人员接受到招聘信息，扩大受众面，才能吸收最大限度的求职者关注与应聘。
其次接受报名。根据广告的截止时间，对E．mail求职信箱与各国各地邮箱的简历，组织人力资源管理部门的专业人员认真研究各份求职简历，以本传媒单位事先确定好的用人标准，淘汰不需要的，对符合条件的简历分优、良、中三个档次分类。优先通知优等人员，根据应聘者信息反馈，如果有些应聘者因种种原因不能面试，用良等的替补，良等的不够，再用中等的替补，实行差额比例，一般情况下，最终招聘到的员工人数与第一次参加面试的人数为1：6，实现优中选优的目标。
再次面试检测。这是招聘核心环节，关系到能否招聘到真正的传媒干才。因为招聘岗位高低与应聘人数多少不同，招聘方式、测试的手段各不相同。要因地制宜，慎重选择。
心理素质优点与缺点范文3
目前，我国经济飞速发展，产业结构高度化，社会岗位需求不断增多，高校扩招后毕业生人数也逐年增加，然而，由于就业结构性矛盾不断加剧，出现招工与就业“两难并行”的局面[1]。究其根本原因在于高校培养人才与社会需求脱节，人才供给与社会需求错位。作为一所新建的民族地区高校，河池学院处于发展阶段，人才培养体系还未完善，毕业生质量与社会需求尚有较大差距。为了缩短人才培养与社会需求间的差距，使毕业生符合社会需求，需要准确地了解用人单位对人才的需求标准。
本文以河池学院毕业生追踪调查信息数据为基础，利用数据挖掘技术对用人单位评价毕业生的信息数据进行推测和估计，探索用人单位录用毕业生的规律及发展趋势[2]，找出学校培养目标与社会需求的差距，为学校进行教育改革，提高毕业生就业能力提供依据。
1 教育数据挖掘
数据挖掘（Data Mining，DM）是从大量数据中寻找规律的技术，广泛应用到市场推广、医疗、房地产、客户关系管理、工程、网络信息挖掘等各个领域。在教育领域，越来越多的研究者使用数据挖掘技术。应用在数据相关教育领域的数据挖掘技术称为教育数据挖掘（Education Data Mining，EDM）。教育数据挖掘是一种新兴的数据挖掘技术，侧重于从教育环境中的数据挖掘知识，根据教育体系中教学、管理和科研三个业务，将教育数据挖掘细分为E-Learning数据挖掘、E-Management数据挖掘和E-Research数据挖掘三个范畴[3]。E-Management数据挖掘使用教育机构数字化管理系统收录的数据，挖掘包括教师绩效评估、人才引进、招生决策、就业预测、毕业生就业追踪等多方面信息，为教育管理部分做出决策提供有效支持。常见的数据挖掘方法有决策树、神经网络、朴素贝叶斯、粗糙集、模糊集、K近邻法、遗传算法等。综合Romero[4]和Baker[5]对教育数据挖掘的分类，这些方法可分成统计分析与可视化、聚类（聚类分析等）、预测挖掘（决策树等）、关系挖掘（关联规则挖掘等）、文本挖掘五类。
2008年，针对毕业生和求职人员共存环境下的就业问题现状，屈百达[6]等人建立动态对策模型，并给出H∞控制解法。通过求取反馈增益矩阵，得到在职人员、失业待业人员数名的优化组合结构关系，预测当期毕业生新增就业人数，缓解就业冲突。2009年，刘斓[7]等人转化决策树数据，利用二进制关联规则挖掘算法分析大学生就业竞争力，提取有效规则，在培养学生就业能力上有一定指导作用。张稳[8]等人以新疆农业大学毕业生数据为例，采用多项式回归和多元线性回归两种不同的算法对其数据建模，实现对该校就业率的预测。韦丽梅[9]等人从管理系统和课程设置的角度出发，经过调查问卷、访谈、座谈会等方式，分析影响中职院校计算机类专业学生就业的因素。2010年，针对毕业生就业预测存在的不可靠性问题，程昌品[10]等人以广东教育学院毕业生就业情况为例，使用基于信息增益比的决策树方法构建毕业生就业预测模型。实验测试表明，C4.5决策树较ID3算法的预测效果有更好的可靠性和健壮性。2011年，牛丽[11]等人提出基于层次分析法和高斯隶属函数的模糊综合评价方法，以大学生就业能力评价的层次性、模糊性为例，评估大学生就业能力。缺点是没有和计算机结合建立相应的评价系统。针对学生就业问题中出现噪声造成不一致数据问题，常志玲[12]等人提出基于变精度粗糙集的决策树模型，分析学生就业数据，简化决策树结构。贺爱香[13]等人分析C4.5算法建立流程及结构，并以安徽新华学院毕业数据为基础，运用C4.5算法建立应用型本科高校就业模型，并验证模型的正确性和实用性，为学校提高就业率提供决策支持。
综上所述，大学生就业问题的研究方法有矩阵模型、决策树模型、事务数据库模型、管理学方法。决策树模型依赖迭代或递归算法[4]，原理计算和实现较矩阵模型简单，建立的决策树较事务数据库模型易于理解，且比管理学问卷调查等方法易实施。由于决策树模型能够将复杂的决策过程化简成简单决策的集合，并能够提供容易解释的解决方案。被广泛应用于医疗诊断、专家系统、语音识别、遥感等各个领域[14]。
在教育挖掘领域使用这些技术，可以挖掘出很多方面的知识。本文将以河池学院毕业生追踪调查信息数据为基础，构建决策树预测模型，从用人单位的角度，发现用人单位录用毕业生的潜在标准，进一步预测毕业生的就业能力。预测目的主要是发现未被用人单位录用的毕业生存在的问题。如果在大学生未毕业前，预测发现其将不会被用人单位录用，学校就可以找出其原因所在，及时采取措施，调整培养计划，提高他的就业能力，并帮助他顺利就业。
2 决策树算法
决策树是一个树型预测模型，代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。决策树开始于一个根节点上，树中节点表示某个对象；每个分叉路径则代表某个可能的属性值；叶结点是从根节点到该叶节点的路径所表示对象的值。决策树是运用概率分析进行评估、预测的一种树型图解算法，是预测分类的一个重要方法，常用于分析数据和评估预测。常用的决策树方法有ID3算法、C4.5算法和CART算法等。
2.1 ID3（迭代二叉树3代）
ID3是J.Ross Quinlan于1986年在奥卡姆剃刀基础上开发的，基于信息熵的决策树算法。ID3使用信息增益度量选择分裂属性，运用自顶向下的贪心策略建立决策树，选择具有最高信息增益的属性为根节点，计算所有属性可能的值以确定分支、节点和叶节点。树的建立分两阶段，分别是树构建和修剪。ID3算法原理如下：
定义1：假设数据集合S有s个数据样本，类别标识属性C可分为m个不同类Ci（i=1，2…，m），设si为Ci样本数，则集合S分类的期望信息量为
（1）
式中pi表示Ci类在数据集合S中的概率，。
定义2：如果A是集合S的属性，A有n个值，则集合S可分为n个子集Si（i=1，2，…，n），设sij为子集Si的样本数，则由属性A划分成n个子集后集合S的信息量为：
（2）
式中E（Si）是属性A划分出的子集Si按类别标识属性分类的信息量，s是集合S的样本数。则属性A分枝上的信息增益为：
Gain（S，A）=E（S）-E（S，A） （3）
迭代计算每个属性的信息增益，选择信息增益大的属性为分裂属性建立决策树。
ID3算法不能处理连续属性，需要离散化才能使用，在选择最佳分离属性的时候容易选择那些属性值多的一些属性。
2.2 C4.5算法
C4.5算法是ID3的改进算法。C4.5采用信息增益率为度量来选择决策属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。C4.5使用悲观剪枝法，消除不必要的分支，以提高分类的准确性。该算法在继承ID3的同时，具有产生的分类规则易于理解，准确率较高的优点，能够完成对连续属性的离散化和不完整数据进行处理。信息增益率算法原理如下：
（4）
其中Gain（S，A）为属性A的增益，由（3）式给出；SplitInfo（S，A）为分裂信息，代表属性A分裂样本集的广度和均匀性。
（5）
2.3 CART（分类与回归树）
CART（Classification And Regression Trees）分类算法最早由Breiman 等人提出，已经在统计领域和数据挖掘技术中普遍使用。CART选择Gini指数作为测试属性，和ID3和C4.5算法不同的是，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。CART算法使用后剪枝法，从决策树中移除不可靠的分支，以改善精度。CART算法可以同时处理分类和连续属性，也可以处理缺失值。不过，Gini指数是以分类纯度来划分节点的，因此，CART算法最初建立的树也有错误率，因为有些叶子节点并不是纯的。
3 预测挖掘过程
3.1 数据预处理
本文从河池学院历年收集的毕业生追踪调查信息中，提取了2009年至2013年用人单位对河池学院毕业生的评价信息数据，经与学校统计的毕业生就业状况数据合并，集成了用人单位对河池学院毕业生的评价数据集，一共477条评价记录，每条记录包含的属性有毕业生的个人基本信息，数据采集日期，用人单位对毕业生德、智、能等方面的评价。在这些属性中，抽取用人单位录用毕业生影响较大的4个属性，分别为用人单位对毕业生评价选项中的道德素养、专业素质、实践能力和创新能力，加标识属性“是否录用”，泛化后形成了如表1所示的数据集结构。
各属性定义如下：
DD（道德素养）：包括毕业生的思想道德、社会责任感、团队合作精神、敬业精神、心理素质等，分为优、良、一般、差四个等级。
ZY（专业素质）：指毕业生具备的相关专业素质，包括专业知识、学习新知识能力、语言表达能力、计算机能力和外语水平等，主要以学习综合成绩来描述，分为优、良、一般、差四个等级。
SJ（实践能力）：指毕业生的实践动手能力、独立工作能力、人际交往能力、组织管理能力等，分为强、较强、一般、差四个等级。
CX（创新能力）：指毕业生创新运用知识和理论的能力，分为强、较强、一般、差四个等级。
LY（是否录用）：指毕业生是否被用人单位录用，包含被用人单位辞退的毕业生。分为YES、NO两种。
集成数据集如表2。把数据集按年度分为两个子数据集：其中2009-2012年的385条数据记录作为训练数据集，用于预测分类建模；2013年的92条数据记录作为测试数据集，用于测试预测模型的准确度。
3.2 算法选择
评价分类器通常有预测准确度、计算机复杂度和模型描述简洁度三方面来。预测准确度是使用最多的比较尺度，特别是对于预测型分类任务；计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，操作对象越是巨大的数据库，空间和时间的复杂度问题越重要；模型描述越简洁越受欢迎，尤其是对于描述型的分类任务。目前普遍认为，同时适用于各种特点数据的分类器是不存在的。
C4.5算法具有准确率较高、模型描述简单和产生分类规则易于理解的优点。根据本文数据的特性和挖掘任务，选用C4.5算法作为本文数据预测挖掘算法。
3.3 C4.5预测模型构建
训练数据集合中属性“LY（是否录用）”为类别标识属性，其他DD（道德素养）、ZY（专业素质）、SJ（实践能力）和CX（创新能力）为决策属性。类别标识属性“LY（是否录用）”有385个值，其中“YES”319个，“NO”66个，则集合分类的期望信息量为：
3.3.1 计算决策属性的信息量
对属性DD（道德素养）
当DD（道德素养）=“优”时，有153个值：153个“YES”，0个“NO”，则
当DD（道德素养）=“良”时，有92个值：92个“YES”，0个“NO”，则
当DD（道德素养）=“一般”时，有74个值：53个“YES”，21个“NO”，则
当DD（道德素养）=“差”时，有66个值：21个“YES”，45个“NO”，则
由此得出属性“DD（道德素养）”的信息量
3.3.2 计算决策属性的信息增益
属性DD（道德素养）的信息增益为：
Gain（S，DD）=E（S）-E（S，DD）=0.6610-0.3201=0.3409
3.3.3计算决策属性的信息增益率
属性DD（道德素养）的分裂信息为：
所以属性DD（道德素养）的信息增益率为：
同理可计算出属性ZY（专业素质）、SJ（实践能力）、CX（创新能力）的信息增益率，分别为
GainRatio（S，ZY）=0.0755
GainRatio（S，SJ）=0.0260
GainRatio（S，CX）=0.0055
3.3.4 确定根节点
比较属性DD（道德素养）、ZY（专业素质）、SJ（实践能力）、CX（创新能力）四个属性的信息增益率，属性DD（道德素养）具有最大信息增益，所以选择DD（道德素养）作为测试属性，得到如图1所示的决策树根节点。
3.3.5 建立决策树
属性DD（道德素养）为根节点时，得到“优”、“良”、“一般”和“差”四个分支，利用递归方法，对每个分支迭代计算信息增益率，最后得出决策树，如图2。
通过上述计算方法得到的决策树，详细而庞大，每个属性都被详细地加以考虑，是一颗完美的树，但实用性差，存在过拟合现象，实际使用中会导致数据失真。因此，需要对决策树进行剪枝，采用悲观剪枝法剪枝后决策树如图3。
3.4 ID3、C4.5和CART比较
WEKA是一个集合了ID3、 C4.5和CART等机器学习算法的开源应用软件，广泛应用于数据挖掘。导入训练数据集，在WEKA平台分别建立基于十折交叉验证评估方法的ID3、C4.5和CART分类器。比较结果如表3、表4和表5。
从以上比较可以看出，准确度最高和计算时间最少的分类器是C4.5。虽然C4.5分类器对类“YES”分类准确度稍低于ID3和CART，但C4.5分类器对类“NO”分类准确度最高，且C4.5分类器对类“YES”和“NO”分类准确度相差最小，说明C4.5分类器对噪声数据正确预测能力较强。综合上述比较，在本文的数据挖掘研究中，C4.5分类器优于ID3和CART。
3.5 测试C4.5分类器
用测试数据集代入C4.5分类器进行测试，准确测出90条记录，2条记录预测错误，准确率达到97.8261%，如表6。
预测模型对“YES”类的预测准确率达98.7%， 对“NO”类预测准确率达92.9%，如表7。
从测试结果看，建立的分类器预测精度较高，预测已录用（YES）类准确率高于未录用（NO）。把预测结果和学校历年的就业统计数据相比较，结果基本相符。
3.6 C4.5分类器规则
通过以上测试和评价，C4.5预测模型能较地应用本文数据挖掘分类预测，且有较高预测准确度。根据图3所示决策树得出以下预测分类规则：
（1）IF DD（道德素养）=“优”OR DD（道德素养）=“良” THEN LY（是否录用）=“YES”。
（2）IF DD（道德素养）=“一般” AND ZY（专业素质）=“优”THEN LY（是否录用）=“YES”。
（3）IF DD（道德素养）=“一般” AND ZY（专业素质）= “良” THEN LY（是否录用）=“YES”。
（4）IF DD（道德素养）=“一般” AND ZY（专业素质）= “一般” THEN LY（是否录用）=“YES”。
（5）IF DD（道德素养）=“一般”AND ZY（专业素质）=“差” THEN LY（是否录用）=“NO”。
（6）IF DD（道德素养）=“差”AND ZY（专业素质）=“优” AND SJ（实践能力）=“强”THEN LY（是否录用）=“YES”。
（7）IF DD（道德素养）=“差”AND ZY（专业素质）=“优” AND SJ（实践能力）=“较强” THEN LY（是否录用）=“YES”。
（8）IF DD（道德素养）=“差”AND ZY（专业素质）=“优” AND SJ（实践能力）=“一般” THEN LY（是否录用）=“YES”。
（9）IF DD（道德素养）=“差”AND ZY（专业素质）=“优” AND SJ（实践能力）=“差” THEN LY（是否录用）=“NO”。
（10）IF DD（道德素养）=“差”AND ZY（专业素质）=“良” AND SJ（实践能力）=“强” THEN LY（是否录用）=“YES”。
（11）IF DD（道德素养）=“差”AND ZY（专业素质）=“良” AND SJ（实践能力）=“较强” THEN LY（是否录用）=“YES”。
（12）IF DD（道德素养）=“差”AND ZY（专业素质）=“良” AND SJ（实践能力）=“一般” THEN LY（是否录用）=“NO”。
（13）IF DD（道德素养）=“差”AND ZY（专业素质）=“良” AND SJ（实践能力）=“差” THEN LY（是否录用）=“NO”。
（14）IF DD（道德素养）=“差”AND ZY（专业素质）=“一般” THEN LY（是否录用）=“NO”。
（15）IF DD（道德素养）=“差”AND ZY（专业素质）=“差” THEN LY（是否录用）=“NO”。
分析以上分类规则可以得出，道德素养好、专业素质优秀、实践能力较强的毕业生，符合用人单位录用标准，能顺利就业；如果道德素养较差，则须在毕业生的专业素质和实践能力上较为优秀，用人单位才会录用；对于道德素养和专业素质都较差的毕业生，用人单位一般不会录用。
