CN113837631B - 员工评价方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及人工智能技术，揭露一种员工评价方法，包括：根据服务能力数据进行服务能力评估，得到第一评分；根据预设评价时间构建时间区间，利用时间区间对服务质量数据集进行切分，并根据切分结果对服务质量数据集进行服务质量评估，得到第二评分；根据员工团队实例数据进行团队能力评价，得到第三评分；根据第一评分、第二评分及第三评分进行加权计算，得到目标评分；利用目标评分及预设评分阈值对员工进行评价，得到评价结果。本发明还涉及一种区块链技术，所述服务质量数据集可以存储在区块链节点中。本发明还提出一种员工评价装置、设备以及介质。本发明可以提高员工评价的准确率。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术，尤其涉及一种员工评价方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
随着人们生活水平的提高，人们对各种商业服务网点的服务要求也提出了更高的要求，各类服务网点(如银行网点)为了争夺客源，也纷纷提升自己的服务水平，因此，为了调动员工服务的积极性，需要对员工进行评价。
但是当前评价员工主要是单一维度评价，如只以业绩结果导向进行评价，无法综合评价员工服务质量，评价结果不准确。
发明内容
本发明提供一种员工评价方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高员工评价的准确率。
为实现上述目的，本发明提供的一种员工评价方法，包括：
获取员工的待评估数据，其中，所述待评估数据包括：服务能力数据、服务质量数据集、员工团队实力数据；
根据所述服务能力数据进行服务能力评估，得到第一评分；
根据预设评价时间构建时间区间，利用所述时间区间对所述服务质量数据集进行切分，并根据切分结果对所述服务质量数据集进行服务质量评估，得到第二评分；
根据所述员工团队实例数据进行团队能力评价，得到第三评分；
根据所述第一评分、所述第二评分及所述第三评分进行加权计算，得到目标评分；
利用所述目标评分及预设评分阈值对所述员工进行评价，得到评价结果。
可选地，所述根据所述服务能力数据进行服务能力评估，得到第一评分，包括：
提取所述服务能力数据中预设服务指标的服务指标数值，将提取的所有所述服务指标数值按照预设的服务指标顺序进行组合，得到服务指标数值序列；
根据所述服务指标顺序获取对应的服务指标标准数值，得到服务指标标准数值序列；
计算所述服务指标数值序列与所述服务指标标准数值序列的相似度，得到所述第一评分。
可选地，所述计算所述服务指标数值序列与所述服务指标标准数值序列的相似度，得到所述第一评分，包括：
将所述服务指标数值序列转化为数值序列向量；
将所述服务指标标准数值序列转化为标准数值序列向量；
计算所述数值序列向量与所述标准数值序列向量的相似度，得到第一相似度；
将所述第一相似度进行百分制转换，得到所述第一评分。
可选地，所述将所述服务指标数值序列转化为数值序列向量，包括：
将所述服务指标数值序列中的每个服务指标数值转化为向量，得到数值向量；
将所有所述服务指标数值向量按照对应的服务指标数值在所述服务指标数值序列中的顺序进行组合，得到数值矩阵；
将所述数值矩阵进行单维矩阵转换，得到所述数值序列向量。
可选地，所述利用所述时间区间对所述服务质量数据集进行切分，并根据切分结果对所述服务质量数据集进行服务质量评估，得到第二评分，包括：
获取所述服务质量数据集中每个服务质量数据的质量数据评估时间；
筛选所述质量数据评估时间在所述时间区间内的服务质量数据，得到第一服务质量数据子集；
利用预设的评分标准对所述第一服务质量数据子集中每个服务质量数据进行评分，得到对应的第一数据评分；
根据所有所述第一数据评分进行计算，得到第一质量评分；
选取所述质量数据评估时间不在所述时间区间内的服务质量数据，得到第二服务质量数据子集；
利用预设的评分标准对所述第二服务质量数据子集中每个服务质量数据进行评分，得到对应的第二数据评分；
根据所有所述第二数据评分进行计算，得到第二质量评分；
利用预设的质量评分权重、所述第一质量评分及所述第二质量评分进行计算，得到所述第二评分。
可选地，所述利用预设的质量评分权重、所述第一质量评分及所述第二质量评分进行计算，得到所述第二评分，包括：
判断所述第二服务质量数据子集是否为空集；
当所述第二服务质量数据子集为空集，则利用预设的质量评分权重、所述第一质量评分及所述第二质量评分进行加权计算，得到所述第二评分；
当所述第二服务质量数据子集不为空集，则将所述第一质量评分确定为所述第二评分。
可选地，所述根据所述员工团队实例数据进行团队能力评价，得到第三评分，包括：
利用预设的团队实力指标提取所述员工团队实力数据中对应的团队实力指标数值；
利用所述团队实力指标数值对应的团队实力指标在预设的评分规则表中查询对应的评分规则；
利用查询到的评分规则对对应的所述团队实力指标数值进行评分，得到团队实力子评分；
利用德菲尔法计算所述团队实力子评分对应的评分权重，根据所述评分权重及所述团队实力子评分进行计算得到团队实力评分；
获取所述员工的团队贡献比例，根据所述团队贡献比例及所述团队实力评分进行计算，得到所述第三评分。
为了解决上述问题，本发明还提供一种员工评价装置，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取员工的待评估数据，其中，所述待评估数据包括：服务能力数据、服务质量数据集、员工团队实力数据；
多维评分模块，用于根据所述服务能力数据进行服务能力评估，得到第一评分；根据预设评价时间构建时间区间，利用所述时间区间对所述服务质量数据集进行切分，并根据切分结果对所述服务质量数据集进行服务质量评估，得到第二评分；根据所述员工团队实例数据进行团队能力评价，得到第三评分；根据所述第一评分、所述第二评分及所述第三评分进行加权计算，得到目标评分；
员工评价模块，用于利用所述目标评分及预设评分阈值对所述员工进行评价，得到评价结果。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
存储器，存储至少一个计算机程序；及
处理器，执行所述存储器中存储的计算机程序以实现上述所述的员工评价方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的员工评价方法。
本发明实施例根据所述第一评分、所述第二评分及所述第三评分进行加权计算，得到目标评分；利用所述目标评分及预设评分阈值对所述员工进行评价，得到评价结果，从多个维度对员工进行综合评价，评价结果更准确，因此本发明实施例提出的员工评价方法、装置、电子设备及可读存储介质提高了员工评价的准确率。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的员工评价方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的员工评价装置的模块示意图；
图3为本发明一实施例提供的实现员工评价方法的电子设备的内部结构示意图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供一种员工评价方法。所述员工评价方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述员工评价方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等，服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
参照图1所示的本发明一实施例提供的员工评价方法的流程示意图，在本发明实施例中，所述员工评价方法包括：
S1、获取员工的待评估数据，其中，所述待评估数据包括：服务能力数据、服务质量数据集、员工团队实力数据；
本发明实施例中所述服务能力数据包括以下至少一种：是否持上岗资格证、保险是否持证、证券基金从业资格证(基础知识+私募)、证券成绩合格证号码、投资成绩合格证号码、法律成绩合格证号码、或者私募成绩合格证号码(行内)等服务服务能力指标数据构成，所述服务质量数据集包括不同的服务质量数据及对应的质量数据评估时间；所述服务质量数据包括以下至少一种：网点NPS(净推荐值，Net Promoter Score)、个人NPS、服务环节满意度、吐槽数、或者企业微信添加率(个人)等服务质量指标；所述员工团队实力数据包括：线上运营数据及线下经营数据，其中，所述线上运营数据包括以下至少一种：网点页面访问量、网点页面关注量等团队实力指标；所述线下经营能力数据由高潜力客户提供率、回访率、精选数等团队实力指标的数据组成，所述待评估数据均为待评估数据获取时间之前所述员工产生的所有相关数据，所述评价时间为预设的对员工进行评价的时间，所述评价时间可以为所述获取时间及之后的任意时间。
S2、根据所述服务能力数据进行服务能力评估，得到第一评分；
本发明实施例中提取所述服务能力数据中预设服务指标的服务指标数值，将提取的所有所述服务指标数值按照预设的服务指标顺序进行组合，得到服务指标数值序列。例如：预设的服务指标顺序为[是否持上岗资格证、是否持有证券基金从业资格证]，那么对应的服务指标数值序列为[未持有上岗资格证、持有证券基金从业资格证]。可选地，本发明实施例根据所述服务指标顺序获取对应的服务指标标准数值，得到服务指标标准数值序列，其中，所述服务指标标准数值为对应的服务指标要求达到的数值，如预设的服务指标顺序为[是否持上岗资格证、是否持有证券基金从业资格证]，那么对应的服务指标标准数值序列为[持有上岗资格证、持有证券基金从业资格证]。进一步地，本发明实施例为了加快服务指标数值序列与服务指标数值序列的比对效率，将序列比对的过程转变为向量的计算过程，因此，将所述服务指标数值序列转化为数值序列向量；将所述服务指标标准数值序列转化为标准数值序列向量，计算所述数值序列向量与所述标准数值序列向量的相似度，得到第一相似度，进一步地本发明实施例将所述第一相似度进行百分制转换，得到所述第一评分，例如：第一相似度为0.6，那么将0.6进行百分制转换，得到的第一评分为0.6*100＝60。
详细地，本发明实施例中将所述服务指标数值序列转化为数值序列向量，包括：
将所述服务指标数值序列中的每个服务指标数值转化为向量，得到数值向量；
可选地，本发明实施例可利用人工智能模型进行向量转换，如利用训练完成的word2vec模型进行向量转换。
将所有所述服务指标数值向量按照对应的服务指标数值在所述服务指标数值序列中的顺序进行组合，得到数值矩阵；
进一步地，本发明实施例将所述数值矩阵进行单维矩阵转换，得到所述数值序列向量。
可选地，本发明实施例中将所述数值矩阵进行单维矩阵转换，得到所述数值序列向量，包括：
计算所述数值矩阵每一列所有元素的平均值，得到该列对应的列特征值；
将所有所述列特征值按照对应列的顺序进行组合，得到所述数值序列向量。
例如：数值矩阵为那么第一列的列特征值为(1+2)/2＝1.5，第二列的列特征值为(3+4)/2＝3.5,那么对应的数值序列向量为/>
进一步地，本发明实施例中将所述服务指标标准数值序列转化为标准数值序列向量与将所述服务指标数值序列转化为数值序列向量的方法相同，在此不在赘述。
S3、根据预设评价时间构建时间区间，利用所述时间区间对所述服务质量数据集进行切分，并根据切分结果对所述服务质量数据集进行服务质量评估，得到第二评分；
由于员工的服务质量是动态变化的，为了可以动态评估员工的服务质量，本发明实施例根据预设评价时间对所述服务质量数据进行切分，并根据切分结果对所述服务质量数据进行服务质量评估，得到第二评分。
详细地，本发明实施例根据预设评价时间对所述服务质量数据进行切分，并根据切分结果对所述服务质量数据进行服务质量评估，包括：
将所述评价时间作为右端点；将预设的时间周期作为区间长度；利用所述区间长度及所述右端点进行区间构建，得到所述时间区间。
进一步地，本发明实施例所述获取所述服务质量数据集中每个服务质量数据的质量数据评估时间；筛选所述质量数据评估时间在所述时间区间内的服务质量数据，得到第一服务质量数据子集；选取所述质量数据评估时间不在所述时间区间内的服务质量数据，得到第二服务质量数据子集。
进一步地，本发明实施例利用服务质量数据与预设的评分标准进行匹配，得到对应的数据评分；利用预设的评分标准对所述第一服务质量数据子集中每个服务质量数据进行评分，得到对应的第一数据评分，得到对应的第一数据评分，根据所有所述第一数据评分进行计算，得到第一质量评分；利用预设的评分标准对所述第二服务质量数据子集中每个服务质量数据进行评分，得到对应的第二数据评分；根据所有所述第二数据评分进行计算，得到第二质量评分。利用预设的质量评分权重、所述第一质量评分及所述第二质量评分进行计算，得到所述第二评分。
例如：所述服务质量数据包括净推荐值及服务满意度评分；所述评分标准为净推荐值占比30％，服务满意度占比70％，净推荐值小于95分对应的评分为60分，净推荐值大于或等于95分对应的评分为100分，服务满意度评分小于85分对应的评分为60分，净推荐值大于或等于85分对应的评分为100分，所述服务质量数据中净推荐值为70，服务满意度为90，那么对应的第一数据评分为60*30％+100*70％＝88。
详细地，本发明实施例中利用预设的质量评分权重、所述第一质量评分及所述第二质量评分进行计算，得到所述第二评分，包括：
判断所述第二服务质量数据子集是否为空集；若所述第二服务质量数据子集为空集，则利用预设的质量评分权重、所述第一质量评分及所述第二质量评分进行加权计算，得到所述第二评分；若所述第二服务质量数据子集不为空集，则将所述第一质量评分确定为所述第二评分。
例如：第一质量评分对应的预设质量评分权重为0.7，所述第二质量评分对应的预设质量评分权重为0.3，第一质量评分为90，第二质量评分为60，那么所述第二服务质量数据子集时，所述第二评分＝90*0.7+60*0.3＝81。
本发明另一实施例中，所述服务质量数据集可以存储在区块链节点中，利用区块链节点高吞吐的特性，提高数据的取用效率。
S4、根据所述员工团队实例数据进行团队能力评价，得到第三评分；
本发明实施例中利用预设的团队实力指标提取所述员工团队实力数据中对应的团队实力指标数值，利用所述团队实力指标数值对应的团队实力指标在预设的评分规则表中查询对应的评分规则；利用查询到的评分规则对对应的所述团队实力指标数值进行评分，得到团队实力子评分；利用德菲尔法计算所述团队实力子评分对应的评分权重，根据所述评分权重及所述团队实力子评分进行计算得到团队实力评分；利用德菲尔法计算所述团队实力子评分对应的评分权重，根据所述评分权重及所述团队实力子评分进行计算得到团队实力评分。
可选地，本发明实施例计算每个所述团队实力子评分与对应的所述评分权重相乘，得到对应的团队实力权重评分；将所有所述团队实力权重评分求和，得到所述团队实力评分。
进一步地，本发明实施例中团队实力不等于个人实力，不同的员工对团队的贡献是不相同的，因此，本发明实施例获取所述员工的团队贡献比例，根据所述团队贡献比例及所述团队实力评分，得到所述第三评分。
S5、根据所述第一评分、所述第二评分及所述第三评分进行加权计算，得到目标评分；
可选地，本发明实施例中可利用如下公式进行加权计算：
Z＝M*α+N*β+O*γ
其中，Z为所述目标评分，M为所述第一评分，N为所述第二评分，O为所述第三评分；α、β、γ为预设的权重系数，可选地，α为0.2，β为0.3，γ为0.5。
具体地，本发明实施例利用所述第一评分、所述第二评分及所述第三评分进行评分综合计算，对员工的评估维度更加多元，结果更加准确。
S6、利用所述目标评分及预设评分阈值对所述员工进行评价，得到评价结果；
详细地，本发明实施例中判断所述目标评分是否大于预设评分阈值，当所述目标评分大于预设评分阈值，所述评价结果为合格；当所述目标评分小于或等于预设评分阈值，所述评价结果为不合格。
进一步地，本发明实施例将所述评价结果发送至所述员工的终端设备，所述终端设备包括但不限于：手机、电脑、平板等智能终端。
如图2所示，是本发明员工评价装置的功能模块图。
本发明所述员工评价装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述员工评价装置可以包括数据获取模块101、多维评分模块102、员工评价模块103，本发所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述数据获取模块101用于获取员工的待评估数据，其中，所述待评估数据包括：服务能力数据、服务质量数据集、员工团队实力数据；
所述多维评分模块102用于根据所述服务能力数据进行服务能力评估，得到第一评分；根据预设评价时间构建时间区间，利用所述时间区间对所述服务质量数据集进行切分，并根据切分结果对所述服务质量数据集进行服务质量评估，得到第二评分；根据所述员工团队实例数据进行团队能力评价，得到第三评分；根据所述第一评分、所述第二评分及所述第三评分进行加权计算，得到目标评分；
所述员工评价模块103用于利用所述目标评分及预设评分阈值对所述员工进行评价，得到评价结果。
详细地，本发明实施例中所述员工评价装置100中所述的各模块在使用时采用与上述图1中所述的员工评价方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。
如图2所示，是本发明实现员工评价方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备可以包括处理器10、存储器11、通信总线12和通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如员工评价程序。
其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(SecureDigital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如员工评价程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如员工评价程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
所述通信总线12可以是外设部件互连标准(perIPheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述通信总线12总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
图2仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图2示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障分类电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
可选地，所述通信接口13可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。
可选地，所述通信接口13还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备中的所述存储器11存储的员工评价程序是多个计算机程序的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
数据获取模块，用于获取员工的待评估数据，其中，所述待评估数据包括：服务能力数据、服务质量数据集、员工团队实力数据；
多维评分模块，用于根据所述服务能力数据进行服务能力评估，得到第一评分；根据预设评价时间构建时间区间，利用所述时间区间对所述服务质量数据集进行切分，并根据切分结果对所述服务质量数据集进行服务质量评估，得到第二评分；根据所述员工团队实例数据进行团队能力评价，得到第三评分；根据所述第一评分、所述第二评分及所述第三评分进行加权计算，得到目标评分；
员工评价模块，用于利用所述目标评分及预设评分阈值对所述员工进行评价，得到评价结果。
具体地，所述处理器10对上述计算机程序的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。所述计算机可读介质可以是非易失性的，也可以是易失性的。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
本发明实施例还可以提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
数据获取模块，用于获取员工的待评估数据，其中，所述待评估数据包括：服务能力数据、服务质量数据集、员工团队实力数据；
多维评分模块，用于根据所述服务能力数据进行服务能力评估，得到第一评分；根据预设评价时间构建时间区间，利用所述时间区间对所述服务质量数据集进行切分，并根据切分结果对所述服务质量数据集进行服务质量评估，得到第二评分；根据所述员工团队实例数据进行团队能力评价，得到第三评分；根据所述第一评分、所述第二评分及所述第三评分进行加权计算，得到目标评分；
员工评价模块，用于利用所述目标评分及预设评分阈值对所述员工进行评价，得到评价结果。
进一步地，所述计算机可用存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种员工评价方法，其特征在于，所述方法包括：
获取员工的待评估数据，其中，所述待评估数据包括：服务能力数据、服务质量数据集、员工团队实力数据，所述服务质量数据集包括不同的服务质量数据及对应的质量数据评估时间，所述员工团队实力数据包括：线上运营数据及线下经营数据；
提取所述服务能力数据中预设服务指标的服务指标数值，将提取的所有所述服务指标数值按照预设的服务指标顺序进行组合，得到服务指标数值序列，根据所述服务指标顺序获取对应的服务指标标准数值，得到服务指标标准数值序列，计算所述服务指标数值序列与所述服务指标标准数值序列的相似度，得到第一评分；根据预设评价时间构建时间区间，利用所述时间区间对所述服务质量数据集进行切分，并根据切分结果对所述服务质量数据集进行服务质量评估，得到第二评分；
计算所述员工团队实力数据的团队实力子评分，利用德菲尔法计算所述团队实力子评分对应的评分权重，根据所述评分权重及所述团队实力子评分进行计算得到团队实力评分，获取所述员工的团队贡献比例，根据所述团队贡献比例及所述团队实力评分，得到第三评分；
根据所述第一评分、所述第二评分及所述第三评分进行加权计算，得到目标评分，利用所述目标评分及预设评分阈值对所述员工进行评价，得到评价结果。
2.如权利要求1所述的员工评价方法，其特征在于，所述计算所述服务指标数值序列与所述服务指标标准数值序列的相似度，得到所述第一评分，包括：
将所述服务指标数值序列转化为数值序列向量；
将所述服务指标标准数值序列转化为标准数值序列向量；
计算所述数值序列向量与所述标准数值序列向量的相似度，得到第一相似度；
将所述第一相似度进行百分制转换，得到所述第一评分。
3.如权利要求2所述的员工评价方法，其特征在于，所述将所述服务指标数值序列转化为数值序列向量，包括：
将所述服务指标数值序列中的每个服务指标数值转化为向量，得到数值向量；
将所有所述服务指标数值向量按照对应的服务指标数值在所述服务指标数值序列中的顺序进行组合，得到数值矩阵；
将所述数值矩阵进行单维矩阵转换，得到所述数值序列向量。
4.如权利要求1所述的员工评价方法，其特征在于，所述利用所述时间区间对所述服务质量数据集进行切分，并根据切分结果对所述服务质量数据集进行服务质量评估，得到第二评分，包括：
获取所述服务质量数据集中每个服务质量数据的质量数据评估时间；
筛选所述质量数据评估时间在所述时间区间内的服务质量数据，得到第一服务质量数据子集；
利用预设的评分标准对所述第一服务质量数据子集中每个服务质量数据进行评分，得到对应的第一数据评分；
根据所有所述第一数据评分进行计算，得到第一质量评分；
选取所述质量数据评估时间不在所述时间区间内的服务质量数据，得到第二服务质量数据子集；
利用预设的评分标准对所述第二服务质量数据子集中每个服务质量数据进行评分，得到对应的第二数据评分；
根据所有所述第二数据评分进行计算，得到第二质量评分；
利用预设的质量评分权重、所述第一质量评分及所述第二质量评分进行计算，得到所述第二评分。
5.如权利要求4所述的员工评价方法，其特征在于，所述利用预设的质量评分权重、所述第一质量评分及所述第二质量评分进行计算，得到所述第二评分，包括：
判断所述第二服务质量数据子集是否为空集；
当所述第二服务质量数据子集为空集，则利用预设的质量评分权重、所述第一质量评分及所述第二质量评分进行加权计算，得到所述第二评分；
当所述第二服务质量数据子集不为空集，则将所述第一质量评分确定为所述第二评分。
6.如权利要求1所述的员工评价方法，其特征在于，所述计算所述员工团队实力数据的团队实力子评分，包括：
利用预设的团队实力指标提取所述员工团队实力数据中对应的团队实力指标数值；
利用所述团队实力指标数值对应的团队实力指标在预设的评分规则表中查询对应的评分规则；
利用查询到的评分规则对对应的所述团队实力指标数值进行评分，得到团队实力子评分。
7.一种员工评价装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取员工的待评估数据，其中，所述待评估数据包括：服务能力数据、服务质量数据集、员工团队实力数据，所述服务质量数据集包括不同的服务质量数据及对应的质量数据评估时间，所述员工团队实力数据包括：线上运营数据及线下经营数据；
多维评分模块，用于提取所述服务能力数据中预设服务指标的服务指标数值，将提取的所有所述服务指标数值按照预设的服务指标顺序进行组合，得到服务指标数值序列，根据所述服务指标顺序获取对应的服务指标标准数值，得到服务指标标准数值序列，计算所述服务指标数值序列与所述服务指标标准数值序列的相似度，得到第一评分；根据预设评价时间构建时间区间，利用所述时间区间对所述服务质量数据集进行切分，并根据切分结果对所述服务质量数据集进行服务质量评估，得到第二评分；计算所述员工团队实力数据的团队实力子评分，利用德菲尔法计算所述团队实力子评分对应的评分权重，根据所述评分权重及所述团队实力子评分进行计算得到团队实力评分，获取所述员工的团队贡献比例，根据所述团队贡献比例及所述团队实力评分，得到第三评分；
员工评价模块，用于根据所述第一评分、所述第二评分及所述第三评分进行加权计算，得到目标评分，利用所述目标评分及预设评分阈值对所述员工进行评价，得到评价结果。
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至6中任一项所述的员工评价方法。
9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的员工评价方法。
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