企业员工忠诚度分析模型.doc

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1、数学建模集训论文论文题目:企业员工忠诚度分析模型姓名:白燚焱学号:7专业:信计姓名:王政学号:1专业:信计姓名:邓敏学号:8专业:信计上交时间:2010年7月11日企业员工忠诚度分析模型白燚焱王政邓敏摘要为了更好地管理公司,提升公司员工满意度和忠诚度,增加公司盈利,本文是在09年公司满意度调查问卷的基础上,建立企业忠诚度分析模型。论文的关键在于实现满意度与忠诚度的转换。在充分考虑题目中的各种不确定因素和排除特殊因素影响的情况下,首先利用层次分析法实现满意度与忠诚度的转换,确定每个员工的忠诚度,其次利用比较分析法对附加问题回答做定量分析,最后还利用方差和期望

2、筛选冗余问题,并进行反复验证。在模型一中,依据答题量不到一半、答案低于两种或者另一个答案数量少于10个的原则初步排除可信度不高的数据后,首先将满意度调查问卷中选项赋值,将文字选择项数据化;然后利用层次分析法将满意度转换为忠诚度,最后利用起泡法将公司员工的忠诚度从高到低排列,并将其划分为三个层次:不会离开公司、可能离开公司、会离开公司。再根据量化指标,改善调查报告。层次分析法实现转换是本文的特色一。在模型二中,首先将调查问卷中附加题答案提取关键词,再将关键词按照忠诚度的影响因素分类,并量化,最后将量化指标与忠诚度有机结合,对比分析得出结论。在模型三中,首先将

3、调查问卷中冗余的问题按照筛选原则(如答题量不到一半、答案低于两种或者另一个答案数量少于10个)初步筛选,然后对两两类似的问题利用方差和期望,初步验证筛选的问题满意度是否波动性很大,若波动性大则不删减,反之则删减,从而确定出筛选的问题,对两个以上类似的问题,则采用线性回归的方法筛选,最后,为了验证是否筛选得当,我们将筛选后的问题的满意度与原有满意度相比较,查看差异,如果差异过大,将再度筛选。在保证足够信息量的基础上,达到了大大减少题目数量的目的。这是本文的特色二。最后,结合各种不确定因素以及特殊因素,对各项指标进行综合分析,对企业的管理提出可操作性的意见。并

4、进行误差分析和模型评价,使模型得到推广。关键词线性规划;层次分析法、MATLAB中的起泡法、反复验证、量化分析、线性回归一、问题的重述为了更好地管理,公司人力资源部门不定期的对企业员工满意度进行调查和分析。员工满意度和员工忠诚度密切相关,忠诚度与公司的管理密切相关。所以1、根据09年公司满意度调查表信息,设计量化指标,实现满意度与忠诚度的转换,并综合分析,设计出新的满意度报告。2、特别考虑如何对问卷中的一些附加问题的回答作量化的分析。3、使09年公司调查问卷中保证足够信息量的条件下减少一些问题。所有的相关数据参考附件。二、模型的假设1、满意度调查问卷中问题

5、分类准确无误;2、假设员工对问题回答的选项代表得分,即a=5,b=4,c=3.d=2.e=1;3、题目中所给的信息以及查询信息真实可靠,具有科学性;4、忽略少部分员工的意见,对整个模型没有影响;三、符号说明A:员工忠诚度B:工资福利待遇B:企业的发展潜力B:企业的人力资源管理B:培训机会和晋升空间B:公司人员间关系:公司员工N:不同类型答案总数Q:回答做的每一件事的总人数W:不同类型答案总数所占百分比Z:两问题分差P:分差数概率:分差的数学期望D:分差的方差四、模型的建立与求解(一)模型一:对公司员工忠诚度进行定量的分析1.1问题分析为了得到忠诚度的指标量

6、化,我们必须实现满意度与忠诚度的转换。在此利用层次分析法实现目标。然后将员工的忠诚度利用MATLAB中的起泡法进行从大到小的排序,将其划分为不会离开公司、可能离开公司、会离开公司三种情况。并在原有满意度报表的基础上,重新设计报表。1.2模型建立1.2.1忠诚度指标模型(一个指标反映一个方面,对每个员工进行计算)我们将员工对公司的评价和自身忠诚度主要表现在(工资福利待遇、企业的发展潜力、企业的人力资源管理、培训机会和晋升空间、公司人员间关系)五个方面,对工作本身的满意度、对工作回报的满意度、对企业的满意程度、对工作群体的满意度、对工作环境的满意度,这是员工在

7、个人方面的满意度。那么我们根据以上的分析和利用附件三、附件一、层次分析法:建立公司员工的层次结构。员工的忠诚度工资福利待遇企业的发展潜力企业的人力资源管理员工培训机会与晋升空间公司人员间的关系员工1员工2员工254目标层A准则层B方案层C表一通过建立员工层次结构,在利用附件一中的问题和附件三中的数据,我们设定每个指标之间的权值比。一),准则层建立关于目标层与准则层的矩阵(表二):ABBBBBB11122B1111B11122B11B111注:以上矩阵的数据来自于对附件三的分析二).方案层建立对于工资福利待遇与员工间的矩阵(表三)C111111111C21建

8、立关于企业发展潜力与员工间的矩阵(表四)BC12121211C21

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