[發明專利]基于大數據模型的電力創新人才能力評估方法

在審

• 申請號: 201910402884.6
• 申請日: 2019-05-15
• 公開（公告）號: CN110929974A
• 公開（公告）日: 2020-03-27
• 發明（設計）人: 沈然;王正國;胡若云;涂瑩;孫鋼;丁麒;裘煒浩;王慶娟;朱斌;谷泓杰;何韻;黃宇騰
• 申請（專利權）人: 國網浙江省電力有限公司電力科學研究院
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06
• 代理公司: 浙江翔隆專利事務所(普通合伙) 33206
• 代理人: 王曉燕

本發明公開了基于大數據模型的電力創新人才能力評估方法，涉及能力評估領域。目前，浙江電網正在快速開展著創新型人才隊伍的建設工作，目前人才的評估主觀性強，不能全面了解員工的特點，不利于人才隊伍的選拔和培養工作。本發明包括步驟1)數據采集；2)數據處理；3)構建模型；4)模型結果輸出。本技術方案基于浙江電網創新基地員工的基礎數據信息、能力評測數據、考核評測數據等數據信息，借助大數據技術和算法模型構建的人才工作能力評估分析方法，深入全面地對員工不同維度的工作能力進行評估分析，有效幫助管理部門決策者科學全面地了解員工隊伍的能力情況，根據員工能力評估，開展精準的創新型人才隊伍的選拔、培養工作。

技術領域

本發明涉及能力評估領域，尤其涉及基于大數據模型的電力創新人才能力評估方法。

背景技術

目前，浙江電網正在快速開展著創新型人才隊伍的建設工作，然而，關于創新人才的工作能力評估方法構建還處于空白階段。目前人才的評估主觀性強，不能全面了解員工的特點，不利于人才隊伍的選拔和培養工作。

發明內容

本發明要解決的技術問題和提出的技術任務是對現有技術方案進行完善與改進，提供基于大數據模型的電力創新人才能力評估方法，以達到全面了解員工能力的目的。為此，本發明采取以下技術方案。

基于大數據模型的電力創新人才能力評估方法，包括以下步驟：

1)數據采集:獲了數據信息，數據信息包括員工基礎屬性數據、創新能力測評數據、員工能力測評數據、員工考核評測數據；

2)數據處理：包括數據清洗、數據集成、數據變換和數據規約；

3)構建模型，基于因子分析法對創新基地員工的能力因子進行評估，根據問題的性質和要求達到的總目標，篩選創新基地員工的能力因子變量，并按照員工能力因子變量間的相互關聯影響以及隸屬關系，分析出員工能力因子變量的兩兩相關性，基于正交法和旋轉法，得出影響員工能力因子相關性密切的員工能力因子變量并對因子變量系數進行標準評分，得到相關性比較密切的員工能力因子變量，相關性比較密切的員工能力因子變量成為一公共因子，根據公共因子得到分析模型；分析模型根據相關性大小把原始變量進行分組，使得同組內的變量之間相關性較高，而不同組的變量間的相關性則較低，每組變量代表一個基本結構，并用一個不可觀測的綜合變量表示，這個基本結構即為公共因子；

4)模型結果輸出，根據分析模型的評估方法計算員工各能力因子得分，得到員工能力的分析評估結果，可找出員工能力薄弱的方面，從而有針對性地制訂培訓材料，培訓計劃，進而實現員工的能力提升。

本技術方案基于浙江電網創新基地員工的基礎數據信息、能力評測數據、考核評測數據等數據信息，借助大數據技術和算法模型構建的人才工作能力評估分析方法，深入全面地對員工不同維度的工作能力進行評估分析，有效幫助管理部門決策者科學全面地了解員工隊伍的能力情況，根據員工能力評估，開展精準的創新型人才隊伍的選拔、培養工作。

作為優選技術手段：分析模型構建包括以下步驟：

301)標準化處理數據；對數據進行標準化處理和計算以消除量綱；

302)確認待分析的原變量是否適合作因子分析

計算原始變量之間的相關系數矩陣；

自變量的相關系數矩陣表示為R＝(r_ij)_p×p,其中，

根據相關系數矩陣計算公式得出員工能力之間的相關性系數；其中

Xai是表示Xi變量中的第a個觀測者，Xi拔表示的是Xi這個變量的平均值，Xaj表示的Xj變量中的第a個觀測者，Xj拔表示的是Xj這個變量的平均值。

303)構造因子變量，建立正交因子模型