统计学

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统计学

一、引言

校园招聘是为实习和初级职位寻找、吸引和雇用年轻人才的一种策略。大学招聘通常是具有大量招聘需求的中、大型公司的一种策略，也可以是小规模的工作(比如与大学职业中心合作，寻找潜在的候选人），还有大规模的业务(比如参加多个大学的整个春秋学期的招聘活动)[1]。校园招聘通常包括与大学职业服务中心合作，并参加招聘会，与应届毕业生面对面会面。

近年来，我国普通高校毕业生人数逐年升高，从2000年的107万人，增加到2015年的近750万人，而到2016年，全国普通高校毕业生预计人数更是将超过790万人之多，再创历史新高，17年间增长了近8倍，就业竞争压力愈加增大[2]。高校毕业生是每年招聘季就业大军中的主力，但是除了高校毕业生外，每年还有新增的从农村到城市转移的劳动力以及“海归”等群体加入求职队伍，再加之全球疫情的影响，以及人才市场供求关系的矛盾扩大化，就业形势异常严峻。

本文围绕印度一所商学院的毕业季校招情况，在有应聘者工作经验、考试百分比等影响因素数据的情况下，分析招聘状况和薪酬细节，以此结论来类比反思我国校招现状，并对相关各方提出相应建议。

二、数据来源，数据描述

2.1数据来源

数据集由来自Indian Institute of Management, Bangalore的Senior Manager Ben Roshan提供，由其学校学生的就业数据组成。数据包括性别和教育资质数据，所有的教育绩效(分数)数据，包括中学和高中的百分比和专门化，职位的状况和薪资细节，还包括学位专业化、类型和工作经验以及向被安置学生提供的工资待遇。薪资可以是零值，因为把没有工作的学生薪资设定为0。除了工资之外，其余的都是独立变量。

2.2数据描述

表2.1 变量解释

数据处理

salary列有67个空值，与status相对应的是这代表未被雇佣的人，虽然是空值，但也是有用的信息，即可以分析没有被录用的原因。当然，不能用均值或者中值去填补。选择用0值来代替，表明他们没有收入。除了变量salary，其他变量没有缺失值。

接下来考察异常值。

图2-1 四个变量的箱线图

如图2-1所示，特征中的异常值非常少。主要是在HSC percentage中，有大多数的离群点，清除这些离群点。

图2-2 离

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