[發明專利]一種數據處理方法、裝置和電子設備

在審

• 申請號: 202210566882.2
• 申請日: 2022-05-23
• 公開（公告）號: CN115049109A
• 公開（公告）日: 2022-09-13
• 發明（設計）人: 李科研;李良斌
• 申請（專利權）人: 北京聲智科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/10;G06Q10/06;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京開陽星知識產權代理有限公司 11710
• 代理人: 祝樂芳

本公開提供了一種數據處理方法、裝置和電子設備，涉及數據處理技術領域，用于解決現有技術中用人單位常常根據歷史經驗，對各個職位下一周期的人才結構和人才數據進行預測，導致人才預測的結果的準確率較低的問題。該方法包括：獲取預設職位的職位數據；將職位數據輸入至預先配置的預測系統中，得到預設職位的預測信息，以及每位員工的評價信息；根據預測信息和評價信息，生成預設職位的預測結果。

技術領域

本公開涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種數據處理方法、裝置和電子設備。

背景技術

在人才預測場景中，用人單位需要根據職位中人次數量的變化，對該職位在下一周期(如下一年度)的人才結構和人才數據進行預測。通常，用人單位根據歷史經驗，對各個職位下一周期的人才結構和人才數據進行預測，導致人才預測的結果的準確率較低。

發明內容

本公開提供了一種數據處理方法、裝置和電子設備，用于解決現有技術中用人單位根據歷史經驗，對各個職位下一周期的人才結構和人才數據進行預測，導致人才預測的結果的準確率較低的問題。

為了實現上述目的，本公開提供技術方案如下：

第一方面，本公開提供一種數據處理方法，包括：獲取預設職位的職位數據；其中，職位數據包括預設職位中每位員工的履歷信息；將職位數據輸入至預先配置的預測系統中，得到預設職位的預測信息，以及每位員工的評價信息；其中，預測信息用于指示預設職位在下一周期的員工數量變化信息，評價信息用于指示員工在下一周期的待學習數據信息；根據預測信息和評價信息，生成預設職位的預測結果。

在一些可實施的示例中，預先配置的預測系統包括第一預測模型和第二預測模型；將職位數據輸入至預先配置的預測系統中，得到預設職位的預測信息，以及每位員工的評價信息，包括：將職位數據輸入至第一預測模型，確定預設職位的預測信息；將職位數據輸入至第二預測模型，確定預設職位中每位員工的評價信息。

在一些可實施的示例中，第一預測模型的訓練過程如下：獲取訓練樣本數據和訓練監督數據；其中，訓練樣本數據和訓練監督數據均包括至少一組第一標記數據，第一標記數據包括：預設職位中每位員工的履歷信息，以及預設職位的預測信息；基于訓練樣本數據和訓練監督數據對神經網絡模型進行訓練，直到神經網絡模型收斂，得到第一預測模型。

在一些可實施的示例中，第二預測模型的訓練過程如下：獲取訓練樣本數據和訓練樣本數據的標記結果；其中，訓練樣本數據包括至少一組第二標記數據，第二標記數據包括：預設職位中每位員工的履歷信息，以及每位員工的評價信息，標記結果包括每位員工在下一周期的待學習數據信息；將訓練樣本數據輸入至深度學習模型中，得到輸出結果；基于目標損失函數，確定輸出結果與標記結果是否匹配。當輸出結果與標記結果不匹配時，迭代更新深度學習模型的網絡參數，直至深度學習模型收斂，得到第二預測模型。

在一些可實施的示例中，獲取預設職位的職位數據包括：從預設數據庫中查詢預設職位的職位數據；其中，預設數據庫通過第一管理系統和第二管理系統中存儲的履歷信息生成的，第一管理系統與第二管理系統不同。

在一些可實施的示例中，履歷信息包括年齡、姓名、工作年限、工作經驗信息、當前職位以及已獲得證書中的一項或者多項；預測信息包括補錄人數、職位占用率、剩余職位數、可晉升職位數、退休人數和凈增長人數中的一項或者多項。

在一些可實施的示例中，本公開提供的數據處理方法還包括：發送包含預測結果的預設信息；其中，預設信息用于指示顯示預測結果。

第二方面，本公開提供一種數據處理裝置，包括：獲取單元，用于獲取預設職位的職位數據；其中，職位數據包括預設職位中每位員工的履歷信息；處理單元，用于將獲取單元獲取的職位數據輸入至預先配置的預測系統中，得到預設職位的預測信息，以及每位員工的評價信息；其中，預測信息用于指示預設職位在下一周期的員工數量變化信息，評價信息用于指示員工在下一周期的待學習數據信息；處理單元，還用于根據預測信息和評價信息，生成預設職位的預測結果。