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[發明專利]基于行為與能力維度的能力評價方法、系統、終端及介質在審

專利信息
申請號: 202011229289.6 申請日: 2020-11-06
公開(公告)號: CN112232706A 公開(公告)日: 2021-01-15
發明(設計)人: 羅瑋;鄭維;劉濤;劉敏;曾楨 申請(專利權)人: 四川大匯大數據服務有限公司
主分類號: G06Q10/06 分類號: G06Q10/06
代理公司: 成都啟慧金舟知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 51299 代理人: 何媛
地址: 610000 *** 國省代碼: 四川;51
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 行為 能力 維度 評價 方法 系統 終端 介質
【權利要求書】:

1.基于行為與能力維度的能力評價方法,其特征是,包括以下步驟:

S101:根據工作能力的影響因子獲取目標員工的原始分析數據,并根據影響因子類別將原始分析數據劃分為行為維度數據、能力維度數據;

S102:通過德爾菲法分別計算行為維度數據、能力維度數據中各個維度的評價權重,以及每個維度中各個影響因子的評價權重;

S103:根據預設賦值函數對獲取的非結構化數據字段進行預處理;

S104:根據預設計算函數以及對應影響因子的原始分析數據計算各個影響因子的因子得分,并將因子得分以最高分為滿分轉化為百分制,實現非結構化數據轉換成統一的結構化數據;

S105:選取總員工樣本的預設占比數量作為先進員工樣本,其余為普通員工樣本;在每個維度中對每個影響因子下普通樣本與先進樣本的因子得分均值進行分析對比,并根據差異信息得到對比結果;

S106:通過Pearson相關性分析方法計算每個維度內各個影響因子與對應維度的相關性信息,并根據相關信息判斷獲取的原始分析數據的可用性和影響因子的有效性是否合格,以及對合格的影響因子進行相關性降序排列后選取預設前序部分的影響因子作為建立績效模型的因子集;

S107:根據建立的績效模型、因子集計算每個維度的維度評分,并計算各個維度的維度評分之和后得到目標員工的工作能力綜合評分。

2.根據權利要求1所述的基于行為與能力維度的能力評價方法,其特征是,所述行為維度數據中的維度包括勞動紀律、科研行為、文體行為和政治行為;能力維度數據中的維度包括學習能力、業務能力、表達能力、科研創新能力、文體能力和政治素質。

3.根據權利要求2所述的基于行為與能力維度的能力評價方法,其特征是,所述行為維度數據中各個維度的評價權重為:勞動紀律40%、科研行為20%、文體行為10%、政治行為30%;能力維度數據中各個維度的評價權重為:學習能力25%、業務能力30%、表達能力10%、科研創新能力15%、文體能力5%、政治素質15%。

4.根據權利要求2所述的基于行為與能力維度的能力評價方法,其特征是,所述學習能力包括學歷學位、職稱、職業資格跨度、履職跨度、培訓情況和電子書屋閱讀時長;

學歷學位包括學歷學位等級A1、學歷性質A2、學歷衰減A3,學歷學位評分A0=∑A1*A2*A3

職稱包括職稱等級B1、職稱履歷對口情況B2、職稱衰減B3,職稱評分B0=∑B1*B2*B3;

職業資格跨度包括職業資格證書等級C1、對口情況C2、職業資格衰減C3,職業資格跨度評分C0=∑C1*C2*C3;

履職跨度包括履歷與學歷對口情況D1、跨專業部門系數D2、有效系數D3,履職跨度評分D0=∑D1*D2*D3;

培訓情況包括培訓記錄E1、培訓等級E2、效果衰減系數E3,培訓情況評分E0=∑E1*E2*E3。

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