[發明專利]一種工作人員工作飽和程度分析方法

在審

• 申請號: 201810349005.3
• 申請日: 2018-04-18
• 公開（公告）號: CN108764624A
• 公開（公告）日: 2018-11-06
• 發明（設計）人: 段然
• 申請（專利權）人: 佛山科學技術學院
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 王國標

本公開公開了一種工作人員工作飽和程度分析方法，分析時首先根據樣本序列建立事實表并對事實表影響因素進行分類為離散型數據和連續型數據，其中對離散型數據使用顯著性差異分析方法分析出離散數據平均工作時長的差異性。對連續性數據使用皮爾遜相關系數進行分析，分別對連續數據進行兩兩之間的相關性分析，綜合得出測量分析結論,本公開的方法解決公司對工作人員工作飽和程度分析問題，及時合理安排工作人員工作，提高工作人員工作的效率，本公開適用于所有公司對工作人員的工作飽和程度的分析。

技術領域

本公開涉及數據挖掘應用技術領域，具體涉及一種工作人員工作飽和程度分析方法。

背景技術

隨著數據挖掘技術的廣泛應用，利用數據挖掘技術針對各個方向的研究越來越多，效果也越來越好，為人們工作生活都帶來了便利，數據挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際數據中，提取隱含在其中的、人們所不知道的、但又是潛在有用信息和知識的過程。我們使用數據挖掘技術對工作人員的工作飽和程度進行分析，也就是對工作人員工作效率的一個分析，我們用工作人員的平均工作時長的長短來代表工作的飽和程度。

本專利是對工作人員工作飽和程度分析，這個技術的發展提高公司工作人員的工作效率，也提高了企業的利潤。提高企業利潤的方法多種多樣，總結為一句話即為“提高工作效率”，只有工作效率上去了，企業才能以最小的投入獲得最大的產出，既實現利潤最大化，所以分析工作人員的工作飽和程度是必不可少的。目前國內對工作人員工作飽和程度只能使用人為的方法進行分析，不能夠用數據說話，在大數據的時代，數據更具有代表性，所以我們引入數據挖掘算法對其進行深入分析，用數據說話，從未調控工作人員的分配，相比人為的分析更具有代表性和準確性。

鑒于之前都是靠人為分析這個缺陷，有必要提出基于數據挖掘的工作人員工作飽和程度分析方法，有效的解決根源問題，通過結合數據挖掘的技術和工作人員的相關數據進行分析，在分析過程中清除了很多非法數據并清理了無關屬性等其他形式的噪聲數據，基于有效工作時間內的記錄以及相關部門提供的數據字典建立事實表和維度表，設計并建立了數據倉庫，對工作人員的數據進行測量分析。

發明內容

本公開的目的是針對現有技術的不足，提供一種工作人員工作飽和程度分析方法，便于統一的管理，減少腳本維護的工作量。

為了實現上述目的，本公開提出一種工作人員工作飽和程度分析方法，具體包括以下步驟：

步驟1，獲取工作人員數據中樣本序列；

步驟2，根據樣本序列建立事實表，事實表包含事務事實、快照事實、線性項目事實、狀態事實；

步驟3，將事實表中的數據劃分成離散型數據和連續型數據；

步驟4，運用顯著性差異分析離散型數據判斷離散型數據顯著性差異；

步驟5，運用皮爾遜相關系數分析連續型數據得到連續型數據相關性；

步驟6，根據離散型數據顯著性差異和連續型數據相關性得出測量分析結論。

進一步地，在步驟1中，所述樣本序列包含至少一個部門的工作人員數據和對應的時間周期，所述時間周期相連續。

進一步地，在步驟2中，所述建立事實表方法包括以下子步驟：

步驟3.1，根據樣本序列中有效工作時間內的記錄過濾噪聲數據；

步驟3.2，基于有效工作時間內的記錄以及部門提供的基礎數據建立事實表；

其中，噪聲數據為有效工作時間外的記錄數據。