CN110188784A - 一种用于年终人物评估参考的系统 - Google Patents

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徐裕峰
朱登明
蒋浩
戴丹
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Abstract

本发明公开了一种用于年终人物评估参考的系统，该系统的创建方法包括：基于历史测评数据的模型训练，初始化各类指标权重；人为调教后的模型优化；数据仓库建立；数据预处理；指标选择、权重计算及绩效得分计算，该方法实现统战人员及统战口的年终考评，可经由系统对人物的年度工作。

Description

一种用于年终人物评估参考的系统
技术领域
本发明涉及计算机软件领域，具体是一种用于年终人物评估参考的系统。
背景技术
现有技术中，现有的人员考评系统只能通过预先设计的固定考评模型进行人员分析，无法针对逐年改变的工作重点做出及时的应对。
发明内容
发明目的：为了解决现有技术的不足,本发明提供了一种用于年终人物评估参考的系统，实现年终考评，可经由系统对人物的年度工作。
技术方案：为了实现以上目的，本发明所述的一种用于年终人物评估参考的系统，该系统的创建方法包括以下步骤：
(a)基于历史测评数据的模型训练，初始化各类指标权重
对于往年测评成绩及相关工作情况的数据进行整理，并进行数据清洗以供测评模型的训练，初始化测评模型中的各类指标权重值；
(b)人为调教后的模型优化
基于系统初始化后的指标权重值，针对每年度或对应季度的工作重心进行人为的进行调整以符合当前年度的相关考评重点；
(c)数据仓库建立
设计数据仓库并建立标准化的数据规范，数据仓库中的数据来源于原本的在线业务系统，数据类主要包括，如日常工作记录、信息维护情况、信息上报及录用情况、参政议政议案提交情况、年度的奖惩情况、年度开展活动类别占比情况等；
(d)数据预处理
针对测评模型的要求对数据进行预处理，如数据格式、数据范围、数据类型等转化为模型可用数据；
(e)指标选择、权重计算及绩效得分计算
舍弃部分无用数据，进行指标选择，权重计算及绩效得分计算，综合整体业务指标及各统战口的特有指标，通过算法筛选出独立性、区分性高的指标。
作为本发明的进一步优选，步骤(e)中，所述的算法包括：R型聚类分析法、变异系数算法和松弛变量。
作为本发明的进一步优选，所述的R型聚类分析法是聚类分析的一种对指标进行分类的方法。
作为本发明的进一步优选，所述的R型聚类分析法是为了防止遗漏某些重要影响因素，在一开始选取指标的时候尽可能考虑所有的相关因素，而这样做的结果，则是变量过多，变量间的相关度较高，给统计分析与建模带来极大不便，按照变量的相似干系把他们聚合成若干类，进而找出影响系统的主要因素。
作为本发明的进一步优选，变异系数算法是衡量资料中各观测值变异程度的一个统计量，标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C.V；
C.V.＝σ/|μ|，其中σ＝√∑(xi-u)^2/n，u＝(∑xi)/n。
作为本发明的进一步优选，所述的松弛变量是为了解决数据更加混乱的问题。
作为本发明的进一步优选，所述的一个松弛变量ξ来允许一些数据可以处于分隔面错误的一侧，这时新的约束条件变为：
yi(w∑xi+b)≥1-ξii＝1,2….n
其中中ξi的含义为允许第i个数据点允许偏离的间隔，在原有目标的基础之上，尽可能的让ξ的总量也尽可能的小，新的目标函数变为：
和C≥α≥0
新的拉格朗日函数变为：
将拉格朗日函数转化为其对偶函数，首先对L分别求w，b，ξ的偏导，并令其为0,结果如下：
有益效果：本发明所述的一种用于年终人物评估参考的系统，通过应用R 型聚类分析法及变异系数算法，筛选出独立性、区分性高的指标，添加松弛变量的方法，解决了数据更加混乱的问题，通过该系统实现年终考评，可经由系统对人物的年度工作情况并结合年度工作重点进行数据分析提供参考性的考评结果。
附图说明
图1为系统的概念图；
图2为松弛变量的示意图；
图3为R型聚类分析法中列举的部分考评内容以及各考评点的相关系数。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明。
如图1所示，本发明所述的一种用于年终人物评估参考的系统，该系统的创建方法包括：基于历史测评数据的模型训练，初始化各类指标权重；人为调教后的模型优化；数据仓库建立；数据预处理；指标选择、权重计算及绩效得分计算，如图2所示，在两个类型点之间进行加入噪点后求算margin区域变小，线条所代表的是寻找超平面时的边界值，噪点表示在正常的数据中所不小心混入的异常错误数据。
实施例
步骤一：对于往年测评成绩及相关工作情况的数据进行整理，并进行数据清洗以供测评模型的训练，初始化测评模型中的各类指标权重值。
步骤二：基于系统初始化后的指标权重值，针对每年度或对应季度的工作重心进行人为的进行调整以符合当前年度的相关考评重点。
步骤三：设计数据仓库并建立标准化的数据规范，数据仓库中的数据来源于原本的在线业务系统，数据类主要包括，如日常工作记录、信息维护情况、信息上报及录用情况、参政议政议案提交情况、年度的奖惩情况、年度开展活动类别占比情况等。
步骤四：针对测评模型的要求对数据进行预处理，如数据格式、数据范围、数据类型等转化为模型可用数据，
步骤五：舍弃部分无用数据，进行指标选择，权重计算及绩效得分计算。综合整体业务指标及各统战口的特有指标，应用相应算法筛选出独立性、区分性高的指标。
涉及的算法包括：
(一)、R型聚类分析法
R型聚类分析法是聚类分析的一种对指标进行分类，为了防止遗漏某些重要影响因素，在一开始选取指标的时候尽可能考虑所有的相关因素，而这样做的结果，则是变量过多，变量间的相关度较高，给统计分析与建模带来极大不便，按照变量的相似干系把他们聚合成若干类，进而找出影响系统的主要因素。
如图3所示，为X1-X10为列举的部分考评内容以及各考评点的相关系数。
(二)、变异系数算法
变异系数是衡量资料中各观测值变异程度的一个统计量，标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C.V
C.V.＝σ/|μ|，其中σ＝√∑(xi-u)^2/n，u＝(∑xi)/n。
(三)、松弛变量
样本数据都不能够用一个超平面把数据完全分开。数据集中存在噪点，在求超平的时候会出现很大问题。从图2中可看出其中一个实心点偏差太大，如果把它作为支持向量，所求出来的margin就会比不算入它时要小得多。如果这个实心点落在了空心点之间那么就找不出超平面了。
因此引入一个松弛变量ξ来允许一些数据可以处于分隔面错误的一侧，这时新的约束条件变为：
yi(w∑xi+b)≥1-ξii＝1,2….n
其中中ξi的含义为允许第i个数据点允许偏离的间隔。如果让ξ任意大的话，那么任意的超平面都是符合条件的了。所以在原有目标的基础之上，尽可能的让ξ的总量也尽可能的小，新的目标函数变为：
和C≥α≥0
新的拉格朗日函数变为：
接下来将拉格朗日函数转化为其对偶函数，首先对L分别求w，b，ξ的偏导，并令其为0,结果如下：
经过添加松弛变量的方法，我们解决数据更加混乱的问题。
上述实施方式只为说明本发明的技术构思及特点，其目的是让熟悉该技术领域的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此来限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所做出的等同变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种用于年终人物评估参考的系统，其特征在于，该系统的创建方法包括以下步骤：
(a)基于历史测评数据的模型训练，初始化各类指标权重
对于往年测评成绩及相关工作情况的数据进行整理，并进行数据清洗以供测评模型的训练，初始化测评模型中的各类指标权重值；
(b)人为调教后的模型优化
基于系统初始化后的指标权重值，针对每年度或对应季度的工作重心进行人为的进行调整以符合当前年度的相关考评重点；
(c)数据仓库建立
设计数据仓库并建立标准化的数据规范，数据仓库中的数据来源于原本的在线业务系统，数据类主要包括，如日常工作记录、信息维护情况、信息上报及录用情况、参政议政议案提交情况、年度的奖惩情况、年度开展活动类别占比情况等；
(d)数据预处理
针对测评模型的要求对数据进行预处理，如数据格式、数据范围、数据类型等转化为模型可用数据；
(e)指标选择、权重计算及绩效得分计算
舍弃部分无用数据，进行指标选择，权重计算及绩效得分计算，综合整体业务指标及各统战口的特有指标，通过算法筛选出独立性、区分性高的指标。
2.根据权利要求1所述的一种用于年终人物评估参考的系统，其特征在于：步骤(e)中，所述的算法包括：R型聚类分析法、变异系数算法和松弛变量。
3.根据权利要求2所述的一种用于年终人物评估参考的系统，其特征在于：所述的R型聚类分析法是聚类分析的一种对指标进行分类的方法。
4.根据权利要求3所述的一种用于年终人物评估参考的系统，其特征在于：所述的R型聚类分析法是为了防止遗漏某些重要影响因素，在一开始选取指标的时候尽可能考虑所有的相关因素，而这样做的结果，则是变量过多，变量间的相关度较高，给统计分析与建模带来极大不便，按照变量的相似干系把他们聚合成若干类，进而找出影响系统的主要因素。
5.根据权利要求2所述的一种用于年终人物评估参考的系统，其特征在于：变异系数算法是衡量资料中各观测值变异程度的一个统计量，标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C.V；
C.V.＝σ/|μ|，其中σ＝√∑(xi-u)^2/n，u＝(∑xi)/n。
6.根据权利要求2所述的一种用于年终人物评估参考的系统，其特征在于：所述的松弛变量是为了解决数据更加混乱的问题。
7.根据权利要求6所述的一种用于年终人物评估参考的系统，其特征在于：所述的一个松弛变量ξ来允许一些数据可以处于分隔面错误的一侧，这时新的约束条件变为：
yi(w∑xi+b)≥1-ξii＝1，2....n
其中中ξi的含义为允许第i个数据点允许偏离的间隔，在原有目标的基础之上，尽可能的让ξ的总量也尽可能的小，新的目标函数变为：
和C≥α≥0
新的拉格朗日函数变为：
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