最匹配项分析的示例
使用最匹配项分析可找到与选定概要信息最匹配的概要信息。您可选择某个人员或职务概要信息（职务或职位）作为来源概要信息，然后使用“最匹配项”功能查找与来源概要信息最匹配的概要信息。
最匹配项分析结果基于目标概要信息内容项与来源概要信息内容项的匹配程度。
最匹配人员概要信息
作为人力资源专员，您想要为 John 查找最匹配人员概要信息。
John 的人员概要信息具有以下内容：
-
能力，如下表所示。
能力（内容项）
熟练程度
评级的数值
行动导向
专家
5
较强的适应能力
高级
4
沟通
专家
5
-
学位：
-
工程学学士
-
工商管理硕士
-
-
具有详细信息的语言，如下表所示。
语言（内容项）
读（评级值）
写（评级值）
说（评级值）
英语
一般 (2)
低 (1)
高 (3)
-
工作要求：
-
在国内出差：否
-
去国外出差：否
-
您可在最匹配人员 UI 上设置 John 的概要信息内容的优先级（如下表所示），然后对 John 的人员概要信息执行“查找最匹配人员”操作。
| 内容 |
优先级（优先级的数值） |
|---|---|
| 能力 |
中等 (2) |
| 荣誉和奖励 |
中等 (2) |
| 工作要求 |
中等 (2) |
| 语言 |
中等 (2) |
| 学位 |
中等 (2) |
| 执照和证书 |
中等 (2) |
在结果部分中，对于超过 50% 的总体匹配程度，应用程序会显示目标人员概要信息 Alex。
Alex 的人员概要信息具有以下内容详细信息：
-
能力，如下表所示。
能力（内容项）
熟练程度
评级的数值
沟通
高级
4
解决问题
熟练
3
-
学位：
-
工程学学士
-
文凭
-
-
语言，如下表所示。
语言（内容项）
读（评级值）
写（评级值）
说（评级值）
英语
高 (3)
一般 (2)
低 (1)
法语
低 (1)
低 (1)
低 (1)
-
工作要求：
-
在国内出差：否
-
去国外出差：否
-
对于最匹配项计算，应用程序会考虑 Alex 人员概要信息的以下四个内容项的个人得分，这些内容项与 John 人员概要信息的内容项匹配：
-
能力：沟通
-
学位：工程学学士
-
语言：英语
-
工作要求：在国内出差和去国外出差
下表说明 Alex 人员概要信息的总体得分计算。
| 内容 |
来源优先级 |
来源评级 |
目标评级 |
相对权重 |
个人得分 |
|---|---|---|---|---|---|
| 能力（沟通） |
2 |
5 |
4 |
0.1428571 |
11.428568 |
| 学位（工程学学士） |
2 |
不适用 |
不适用 |
0.1428571 |
14.28571 |
| 语言（英语） |
2 |
2 |
3 |
0.1428571 |
14.28571 |
| 工作要求 |
2 |
不适用 |
不适用 |
0.1428571 |
14.28571 |
| 总分 |
54.285698 |
||||
| 总体得分 |
54 |
如下所示计算总体得分：
-
来源概要信息 John 具有所有这七个内容项，所有内容项的优先级以内容类型级别设置为中等 (2)。因此，每个内容项的相对权重 = (2 / 14) = 0.1428571（其中，相对权重 = 内容项优先级/所有内容项优先级的总和）。
-
应用程序会使用下表中显示的相应等式计算匹配内容的个人得分。
内容
标准
相对评级
个人得分等式
个人得分
能力（沟通）
目标评级 < 来源评级
目标评级 / 来源评级 = 4 / 5
个人得分 = 相对评级 * 相对权重 *100
(4 / 5) * 0.1428571 * 100 = 11.428568
学位（工程学学士）
不适用
不适用
个人得分 = 相对权重 * 100
0.1428571 * 100 = 14.28571
语言（英语）
目标评级 > 来源评级
不适用
个人得分 = 相对权重 * 100
0.1428571 * 100 = 14.28571
工作要求
来源和目标概要信息的两种出差要求（在国内出差和去国外出差）都匹配。
不适用
个人得分 = 相对权重 * 100
0.1428571 * 100 = 14.28571
-
总分是所有个人得分的总和。因此，总分 = 54.285698。
-
应用程序将总分取整到最接近的整数。因此，目标概要信息的总体得分显示为 54。
最匹配职务概要信息
作为人力资源专员，您想要在 Beth 的人员概要信息中查找最匹配职务概要信息。
Beth 的人员概要信息具有以下内容：
-
能力，如下表所示。
能力（内容项）
熟练程度
评级的数值
行动导向
中等
2
沟通
中等
2
领导人员
基础
1
跨地域工作
中等
2
-
学位：技术文凭
-
语言，如下表所示。
语言（内容项）
读（评级值）
写（评级值）
说（评级值）
英语
低 (1)
一般 (2)
低 (1)
-
成员资格：ICAS
您可对 Beth 的人员概要信息执行“查找最佳职务”操作。在结果部分中，对于超过 40% 的总体匹配程度，应用程序会显示职务概要信息“会计师”。
目标职务概要信息“会计师”具有以下已为每个内容项或内容类型指定重要性的内容类型：
-
能力，如下表所示。
能力（内容项）
熟练程度（数值）
重要性（数值）
行动导向
中等 (2)
中等 (2)
沟通
中等 (2)
中等 (2)
领导人员
中等 (2)
中等 (2)
跨地域工作
中等 (2)
中等 (2)
分析技能
中等 (2)
中等 (2)
适应变化
中等 (2)
中等 (2)
管理风险
中等 (2)
中等 (2)
市场和行业知识
中等 (2)
中等 (2)
资源管理
中等 (2)
中等 (2)
-
学位，如下表所示。
内容项
重要性（数值）
技术文凭
中等 (2)
-
语言，如下表所示。
语言（内容项）
读（评级值）
写（评级值）
说（评级值）
重要性
英语
低 (1)
低 (1)
中等 (2)
中等 (2)
-
成员资格
内容项
重要性（数值）
ICAS
中等 (2)
CIMA
中等 (2)
ACCA
中等 (2)
-
工作要求：
要求
重要性（数值）
在国内出差：否
中等 (2)
去国外出差：否
中等 (2)
对于最匹配项计算，应用程序会考虑职务概要信息“会计师”的以下 7 个内容项的个人得分，这些内容项与 Beth 的内容项匹配：
-
能力：行动导向、沟通、领导人员、跨地域工作
-
学位：技术文凭
-
语言：英语
-
成员资格：ICAS
下表说明目标职务概要信息“会计师”的总体得分计算。
| 内容 |
目标重要性 |
来源评级 |
目标评级 |
相对权重 |
个人得分 |
|---|---|---|---|---|---|
| 能力（行动导向） |
2 |
2 |
2 |
0.066667 |
6.6667 |
| 能力（沟通） |
2 |
2 |
2 |
0.066667 |
6.6667 |
| 能力（领导人员） |
2 |
1 |
2 |
0.066667 |
3.33335 |
| 能力（跨地域工作） |
2 |
2 |
2 |
0.066667 |
6.6667 |
| 学位（技术文凭） |
2 |
不适用 |
不适用 |
0.066667 |
6.6667 |
| 语言（英语） |
2 |
1 |
2 |
0.066667 |
6.6667 |
| 成员资格 (ICAS) |
2 |
不适用 |
不适用 |
0.066667 |
6.6667 |
| 总分 |
43.3335 |
||||
| 总体得分 |
43 |
如下所示计算总体得分：
-
目标职务概要信息“会计师”具有所有这 15 个内容项，所有内容项的重要性（或优先级）以内容类型级别设置为 2。因此，每个内容项的相对权重 = 2 / 30 = 0.066667（其中，相对权重 = 内容项重要性/所有内容项重要性的总和）。
-
应用程序会使用下表中显示的相应等式计算匹配内容的个人得分。
内容
标准
相对评级
个人得分等式
个人得分
能力（行动导向）
目标评级 = 来源评级
来源评级 / 目标评级 = 2 / 2
个人得分 = 相对评级 * 相对权重 *100
(2 / 2) * 0.066667 * 100 = 6.6667
能力（沟通）
目标评级 = 来源评级
来源评级 / 目标评级 = 2 / 2
个人得分 = 相对评级 * 相对权重 *100
(2 / 2) * 0.066667 * 100 = 6.6667
能力（领导人员）
目标评级 > 来源评级
来源评级 / 目标评级 = 1 / 2
个人得分 = 相对评级 * 相对权重 *100
(1 / 2) * 0.066667 * 100 = 3.33335
能力（跨地域工作）
目标评级 = 来源评级
来源评级 / 目标评级 = 2 / 2
个人得分 = 相对评级 * 相对权重 *100
(2 / 2) * 0.066667 * 100 = 6.6667
学位（技术文凭）
不适用
不适用
个人得分 = 相对权重 * 100
0.066667 * 100 = 6.6667
语言（英语）
不适用
不适用
个人得分 = 相对权重 * 100
0.066667 * 100 = 6.6667
成员资格 (ICAS)
不适用
不适用
个人得分 = 相对权重 * 100
0.066667 * 100 = 6.6667
-
总分是所有个人得分的总和。因此，总分 = 43.3335。
-
应用程序将总分取整到最接近的整数。因此，目标概要信息的总体得分显示为 43。