[發明專利]一種基于層次分析法建立的數據處理方法

在審

• 申請號: 201410342866.0
• 申請日: 2014-07-18
• 公開（公告）號: CN104142983A
• 公開（公告）日: 2014-11-12
• 發明（設計）人: 胡軍;陳詠秋;王波
• 申請（專利權）人: 國家電網公司;江蘇省電力公司;江蘇電力信息技術有限公司;江蘇省電力公司信息通信分公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 南京匯盛專利商標事務所(普通合伙) 32238
• 代理人: 陳揚

技術領域

本發明涉及一種數據處理方法，具體地說是一種基于層次分析法建立的數據處理方法。

背景技術

層次分析法（Analytic?Hierarchy?Process，簡稱AHP）是將與決策總是有關的元素分解成目標、準則、方案等層次，在此基礎之上進行定性和定量分析的決策方法。該方法是美國運籌學家匹茨堡大學教授薩蒂于20世紀70年代初，在為美國國防部研究根據各個工業部門對國家福利的貢獻大小而進行電力分配課題時，應用網絡系統理論和多目標綜合評價方法，提出的一種層次權重決策分析方法。

層次分析法的特點是在對復雜的決策問題的本質、影響因素及其內在關系等進行深入分析的基礎上，利用較少的定量信息使決策的思維過程數學化，從而為多目標、多準則或無結構特性的復雜決策問題提供簡便的決策方法。尤其適合于對決策結果難于直接準確計量的場合。

現有的人力資源管理績效考核模式中，設定完成目標值無法具體量化；績效考核人對于績效考核數據的打分過程中無法將具體的考核指標結果值用考核分的形式進行體現。

發明內容

為了解決現有數據處理過程中，無法將具體的指標結果值進行體現的問題，本發明的目的是提供一種基于層次分析法建立的數據處理方法，該方法通過對數據對象聚類、數據指標矩陣生成對數據進行處理，利用較少的定量信息建立數據的直觀的決策過程，減少決策因素過多導致的對于最終數據處理結果的失真。

本發明的目的通過以下技術方案實現：

一種基于層次分析法建立的數據處理方法，其特征在于該方法包括以下步驟：

1）首先對數據對象進行聚類；

2）抽取聚類后的數據對象的共性指標；

3）利用層次分析法確定數據指標的權重，并建立數據處理模型。

本發明中，數據對象是：崗位級別、崗位專業。數據處理模型是數據指標矩陣。

本發明可以用于人力資源管理績效考核模式中，能夠根據績效考核對象的實際特性，將績效考核對象進行分類；通過對于相同或類似特性的對象的指標抽取，建立考核模型。減少績效考核人在績效考核過程中對于具體考核分值的量化難度，通過同類考核人員的橫向對比，更加有效的體現績效考核的目的，為組織應用績效考核結果提供相對公平和有效的結果依據。

本發明利用較少的定量信息建立數據的直觀的決策過程，將數據的具體指標結果值進行客觀有效的體現，減少決策因素過多導致的對于最終數據處理結果的失真。特別適用于人力資源管理績效考核中。

具體實施方式：

一種基于層次分析法建立的數據處理方法，用于人力資源管理績效考核中，具體步驟如下：

步驟1，將績效考核對象按照崗位級別，崗位專業進行分類，在同類考核對象中抽取共性指標，從而構造績效考核指標的評分矩陣。抽取共性指標后，建立共性指標評分矩陣，該矩陣包含m*n個元素，其中m為績效考核對象的人員，n為抽取的共性指標，矩陣中的元素值表示為績效考核對象人員在本項共性指標中的排名值。

績效考核對象聚類，是指通過對考核對象的考核特征，包括崗位級別、崗位專業等指標的分類，將考核對象分為有限的類型，從而減少考核指標評分矩陣的尺寸，利用較少的定量信息建立績效考核的直觀決策方式。績效考核指標抽取，是指基于聚類后的績效考核對象，依據其崗位職責、管理要求、工作目標，抽取出其需要列入考核指標矩陣的指標。

步驟2，對于獲得的評分矩陣分值，進行轉換。按照在個人對稱排名除以本項共性指標中的排名值總和，保留兩位小數。

步驟3，對于最終獲得的多個績效考核對象的評分矩陣計算權重向量，并校驗其一致性。

計算換算后的績效考核對象評分矩陣最大特征根λ,?且λ=n時為一致陣，其中n為矩陣的階數；

?如果λ>n，需要進行一致性檢驗,其指標為CI＝(λ－n)/(n-1)。通過CI的值，根據saaty結果，可以算出RI;?通過CI/RI算得一致性比率CR。

依據層次分析法，利用較少的定量信息建立績效考核的直觀的決策過程，減少績效考核過程中的決策因素過多導致的對于最終考核結果的結果失真。