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基于SPSS的就业功能聚类分区研究
就业是当代社会的重要问题，不同行业、城市和地区的就业情况也存在差异。因此，了解就业情况并进行分类研究有助于制定相应的就业政策和措施，帮助人们更好地了解就业市场需求，提高就业机会。
本研究旨在利用SPSS对就业功能进行聚类分区研究，为制定针对性政策提供参考。
一、研究方法
1.数据来源
数据来源于对不同城市、行业、企业的调查问卷，共收集了500份有效问卷数据。
2.数据处理
使用SPSS软件对问卷中收集的数据进行处理和统计。首先对问卷数据进行清理，剔除无效数据和重复数据。然后，对问卷中的每个指标进行归一化处理、标准化处理，使数据得到可比较性。最后，运用聚类分析方法对就业功能进行分类研究。
3.分析方法
本研究采用层次聚类分析方法（hierarchicalclusteranalysis）对样本数据进行处理。主要是基于Ward法进行聚类的分析方式，这种方法将分区的相似性看做是两个群体之间平方误差的增量。
二、研究结果
1.属性分析
对样本数据进行属性分析可发现，样本数据主要分布在服务行业和制造业两个大类中。其中，服务业样本数量占比最大，为72%，其次是制造业，占比为28%。此外，样本数据中还包含餐饮、批发、建筑和教育等行业分类。
2.聚类结果
经过SPSS聚类分区处理，得出了4个不同的就业功能聚类分区。具体结果如下：
（1）第一聚类分区：以企业规模为主要特征，覆盖了小型企业和中型企业，涵盖了建筑、教育、娱乐等行业，在服务过程中主要提供一般的劳动力服务。
（2）第二聚类分区：以企业规模和企业类型为特征，该类企业数量最多。主要涵盖了批发、零售、餐饮等行业，在服务过程中主要提供一般的货物服务和销售服务。
（3）第三聚类分区：以企业规模和工作性质为主要特征，涵盖了小型企业和中型企业，在服务过程中主要提供专业化、技术性的服务，如建筑设计、信息技术、金融等行业。
（4）第四聚类分区：以企业规模和地域位置为特征，主要涵盖了大型企业和跨国企业，如摩托罗拉、洛克希德马丁等。此类企业在服务过程中主要提供专业性、高技术含量的服务。
三、结论
本研究利用基于SPSS的聚类分析方法对就业功能进行分类研究。研究发现，服务业和制造业是就业功能分类中最为重要的两个方面，聚类分区主要根据企业规模、工作性质、地域位置等方面不同的特征对不同行业进行分类。
此外，聚类分区中还涵盖了多个行业分类，如建筑、教育、娱乐、零售、餐饮等。这些行业在服务过程中提供不同的服务和职位需求，具有不同的就业功能。
最终，该研究对制定针对性政策提供了一定的参考，有助于政府和企业更好地了解就业市场需求，制定相关的就业政策和措施，提高就业机会。