CN114781833A - 基于业务人员的能力测评方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智能分析技术，揭露一种基于业务人员的能力测评方法，包括：根据业务类型及基础数据生成测评问卷，并发送至被测者和第三方；根据基础数据和群体均值表进行计算，得到基础测评结果；根据业务数据的数据特征及语义能力值规则计算，得到业务测评结果；对返回的测评问卷进行评判类型的划分，根据每个评判类型下的问卷数据所对应的指标属性及指标等级进行运算，得到问卷测评结果；根据获取的权重系数对基础测评结果、业务测评结果及问卷测评结果进行计算，得到被测者的测评结果。本发明还提出一种基于业务人员的能力测评装置、设备以及介质。本发明可以提高针对业务人员的能力测评中测评角度的全面性、业务针对性以及测试结果准确性。
Description
技术领域
本发明涉及智能分析技术领域，尤其涉及一种基于业务人员的能力测评方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
传统企业出于公司发展的需要，时常需要对公司人才进行评估，围绕公司发展战略和业务情况评定人才数量、质量、绩效贡献度、对关键岗位人员进行岗位适配度调查等。因此，企业需要每隔一段时间对公司员工、业务人员等进行能力等方面的全方位测评，但是在目前的员工测评方法中，依赖于人工对员工的绩效等进行单一方面的考核，最终得到的每个员工的测评结果，缺乏全场景、多角度综合的全方位测评。综上所述，现有技术针对业务人员的能力测评中存在测评角度不全面，缺乏业务针对性以及测试结果不准确。
发明内容
本发明提供一种基于业务人员的能力测评方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决针对业务人员的能力测评中存在测评角度不全面，缺乏业务针对性以及测试结果不准确的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种基于业务人员的能力测评方法，包括：
获取被测者的基础数据及业务数据，根据预设的业务类型及所述基础数据生成测评问卷，并将所述测评问卷发送至所述被测者以及预设第三方；
根据所述基础数据和预设的群体均值表进行计算，得到多个指标基准分，并根据所述指标基准分进行指标计算，得到基础测评结果；
提取所述业务数据的数据特征，根据所述数据特征及预设语义能力值规则计算，得到业务测评结果；
接收所述被测者以及所述第三方返回的测评问卷，将所述测评问卷的问卷数据划分为多个评判类型，根据每个所述评判类型下的问卷数据所对应的指标属性及指标等级进行运算，得到问卷测评结果；
获取所述基础测评结果、所述业务测评结果及所述问卷测评结果对应的权重系数，根据所述权重系数对所述基础测评结果、所述业务测评结果及所述问卷测评结果进行权重计算，得到所述被测者的测评结果。
可选地，所述根据每个所述评判类型下的问卷数据所对应的指标属性及指标等级进行运算，得到问卷测评结果，包括：
提取所述问卷数据中的反馈数据，将所述反馈数据输入预设的文本情绪模型，得到输出情绪以及对应的预测值；
对所述输出情绪对应的所述预测值进行比较，确定目标输出情绪，并将所述目标输出情绪作为指标属性，根据所述目标输出情绪的预测值确定指标等级；
对所述指标属性及对应的所述指标等级进行综合计算，得到问卷测评结果。
可选地，所述根据所述数据特征及预设语义能力值规则计算，得到业务测评结果，包括：
从所述数据特征中选取一个目标数据特征，计算所述目标数据特征与预设的多个数据标签的距离值，选取距离值符合预设条件的数据标签为目标数据标签；
计算所述目标数据特征与所述目标数据标签对应的多个测评等级之间的相对概率值；
根据所述相对概率值计算每个所述测评等级的得分，确定得分最高的测评等级为所述目标数据特征的能力值；
按照预设的等级规则对所有数据特征的能力值进行计算，得到业务测评结果。
可选地，所述提取所述业务数据的数据特征，包括：
将所述业务数据转换为文本向量矩阵；
对所述文本向量矩阵进行特征提取，得到所述数据特征。
可选地，所述根据所述基础数据和预设的群体均值表进行计算，得到多个指标基准分，包括：
提取所述群体均值表中的指标标签，将所述基础数据与所述指标标签进行匹配，得到匹配标签；
将所述基础数据与所述匹配标签所对应的群体均值进行数值计算，得到指标基准分。
可选地，所述根据预设的业务类型及所述基础数据生成测评问卷，包括：
根据所述业务类型提取问答模板句，并将所述问答模板句生成问答模板；
提取所述基础数据中的身份数据，将所述身份数据设置为所述问答模板的测评对象；
对问答模板句中的每个问题设置评判属性，对问答模板句中的每个答案设置测评属性，得到测评问卷。
可选地，所述获取被测者的基础数据及业务数据，包括：
获取基础数据及业务数据对应的存储路径；
将所述存储路径编译为路径参数，利用所述路径参数对预设的数据接口进行赋值，并利用赋值后的所述数据接口对所述基础数据和所述业务数据进行调用。
为了解决上述问题，本发明还提供一种基于业务人员的能力测评装置，所述装置包括：
测评问卷发送模块，用于获取被测者的基础数据及业务数据，根据预设的业务类型及所述基础数据生成测评问卷，并将所述测评问卷发送至所述被测者以及预设第三方；
基础测评结果生成模块，用于根据所述基础数据和预设的群体均值表进行计算，得到多个指标基准分，并根据所述指标基准分进行指标计算，得到基础测评结果；
业务测评结果生成模块，用于提取所述业务数据的数据特征，根据所述数据特征及预设语义能力值规则计算，得到业务测评结果；
问卷测评结果生成模块，用于接收所述被测者以及所述第三方返回的测评问卷，将所述测评问卷的问卷数据划分为多个评判类型，根据每个所述评判类型下的问卷数据所对应的指标属性及指标等级进行运算，得到问卷测评结果；
综合测评结果生成模块，用于获取所述基础测评结果、所述业务测评结果及所述问卷测评结果对应的权重系数，根据所述权重系数对所述基础测评结果、所述业务测评结果及所述问卷测评结果进行权重计算，得到所述被测者的测评结果。
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：
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上述所述的基于业务人员的能力测评方法。
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基于业务人员的能力测评方法。
本发明实施例通过对被测者的基础数据和业务数据，以及根据被测者以及预设第三方返回的测评问卷进行数据处理，得到基础测评结果、业务测评结果及问卷测评结果，在根据这三个测评结果进行权重计算，得到被测者的最终测评结果，实现了对被测者的多角度评测；通过根据对业务数据的语义识别结果计算，以及对问卷数据所对应的指标属性及指标等级进行运算，使得得到的业务测评结果和问卷测评结果更加准确，进而提高被测者的最终测评结果的准确性。因此本发明提出的基于业务人员的能力测评方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决针对业务人员的能力测评中存在测评角度不全面，缺乏业务针对性以及测试结果不准确的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的基于业务人员的能力测评方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的生成业务测评结果的流程示意图；
图3为本发明一实施例提供的生成问卷测评结果的流程示意图；
图4为本发明一实施例提供的基于业务人员的能力测评装置的功能模块图；
图5为本发明一实施例提供的实现所述基于业务人员的能力测评方法的电子设备的结构示意图。
本发明目的实现、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。
本申请实施例提供一种基于业务人员的能力测评方法。所述基于业务人员的能力测评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，所述基于业务人员的能力测评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。所述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(ContentDelivery 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，为本发明一实施例提供的基于业务人员的能力测评方法的流程示意图。在本实施例中，所述基于业务人员的能力测评方法包括：
S1、获取被测者的基础数据及业务数据，根据预设的业务类型及所述基础数据生成测评问卷，并将所述测评问卷发送至所述被测者以及预设第三方。
本发明实施例中，所述基础数据可以为所述被测者的学历水平、专业技能证书、工作经历等；所述业务数据可以为所述被测者的日常工作考勤、成单金额、交付成功率、业务涉及种类等。
本发明实施例中，所述获取被测者的基础数据及业务数据，包括：
获取基础数据及业务数据对应的存储路径；
将所述存储路径编译为路径参数，利用所述路径参数对预设的数据接口进行赋值，并利用赋值后的所述数据接口对所述基础数据和所述业务数据进行调用。
详细地，所述存储路径可由业务员、管理员等具有对基础数据及业务数据进行处理的人员预先上传。
具体地，可利用预设的编译器将所述存储路径编译为路径参数，并利用所述路径参数对预设的数据接口进行赋值，利用该数据接口可对所述存储路径下的数据进行调用，其中，所述编译器包括但不限于：Microsoft Visual Studio、Dev-C++、C++Builder、Emacs+GC。
本发明实施例中，所述根据预设的业务类型及所述基础数据生成测评问卷，包括：
根据所述业务类型提取问答模板句，并将所述问答模板句生成问答模板；
提取所述基础数据中的身份数据，将所述身份数据设置为所述问答模板的测评对象；
对问答模板句中的每个问题设置评判属性，对问答模板句中的每个答案设置测评属性，得到测评问卷。
本发明实施例中，所述身份数据可以为被测者的姓名、业务部门等。
S2、根据所述基础数据和预设的群体均值表进行计算，得到多个指标基准分，并根据所述指标基准分进行指标计算，得到基础测评结果。
本发明实施例中，所述群体均值表中包含多种类型标签，以及不同类型标签下的群体均值，例如，所述类型标签可以为学历，学历对应的群体均值本科。
本发明实施例中，所述根据所述基础数据和预设的群体均值表进行计算，得到多个指标基准分，包括：
提取所述群体均值表中的指标标签，将所述基础数据与所述指标标签进行匹配，得到匹配标签；
将所述基础数据与所述匹配标签所对应的群体均值进行数值计算，得到指标基准分。
本发明实施例中，所述基础数据和所述群体均值可以表示为向量形式，向量具有方向和大小属性，可以通过向量在不同维度上的计算，得到指标基准分。
本发明实施例中，所述指标基准分反应所述被测者的基础数据在预设的群体中的等级程度。
本发明实施例中，多个基础数据则对应着多个指标基准分，其中所述指标基准分可以通过正负分来表示数据所反应的被测者的能力好坏、或者通过分值大小来数据所反应的被测者的能力好坏。进一步地，可以对指标基准分进行正负数区分和/或数学运算，得到基础测评结果。
S3、提取所述业务数据的数据特征，根据所述数据特征及预设语义能力值规则计算，得到业务测评结果。
本发明实施例中，所述业务测评结果是指对所述被测者在需要评估的领域内的业务水平的一种量化。
本发明实施例中，所述提取所述业务数据的数据特征，包括：
将所述业务数据转换为文本向量矩阵；
对所述文本向量矩阵进行特征提取，得到所述数据特征。
本发明实施例可以采用Glove(Global Vectors for Word Representation，全局词向量)、Embedding Layer等方法将所述业务数据转换为文本向量矩阵。进一步地，再将所述业务数据转换为文本向量矩阵后，可对所述文本向量矩阵进行特征提取，以获取所述业务数据的数据特征，所述数据特征包括但不限于文本场景、文本主题、文本关键词。
本发明另一可选实施例中，可利用预先训练的LSTM(Long Short-Term Memory，长短期记忆网络)模型对所述业务数据的文本向量矩阵进行特征提取，以获取所述文本向量矩阵中的数据特征。
请参阅图2所示，本发明实施例中，所述根据所述数据特征及预设语义能力值规则计算，得到业务测评结果，包括：
S21、从所述数据特征中选取一个目标数据特征，计算所述目标数据特征与预设的多个数据标签的距离值，选取距离值符合预设条件的数据标签为目标数据标签；
S22、计算所述目标数据特征与所述目标数据标签对应的多个测评等级之间的相对概率值；
S23、根据所述相对概率值计算每个所述测评等级的得分，确定得分最高的测评等级为所述目标数据特征的能力值；
S24、按照预设的等级规则对所有数据特征的能力值进行计算，得到业务测评结果。
进一步地，本发明实施例可通过如下公式计算计算所述目标数据特征与预设的多个数据标签的距离值：
其中，D为所述距离值，Ri为预设的多个数据标签，T为目标数据特征，θ为预设系数。
本发明实施例中，可利用预设的激活函数分别对数据特征进行计算，以计算每个数据特征与对应数据标签的多个测评等级之间的相对概率，其中，相对概率是指每一个数据特征为某一种测评等级的概率值，当某一数据特征与某一测评等级之间的相对概率越高，则该数据特征是用于表达该测评等级的概率越高。
本发明实施例中，所述激活函数包括但不限于softmax激活函数、sigmoid激活函数、relu激活函数。
例如，所述目标数据标签对应的多个测评等级可以为较差、一般，熟练，精通；所述预设的等级规则可以为给不同的数据标签的数据特征所对应的能力值设置不同的权重，根据不同的测评等级设置不同的分值等。
S4、接收所述被测者以及所述第三方返回的测评问卷，将所述测评问卷的问卷数据划分为多个评判类型，根据每个所述评判类型下的问卷数据所对应的指标属性及指标等级进行运算，得到问卷测评结果。
本发明实施例可以根据测评问卷中的每个问题设置评判属性将所述测评问卷的问卷数据划分为多个评判类型。
请参阅图3所示，本发明实施例中，所述根据每个所述评判类型下的问卷数据所对应的指标属性及指标等级进行运算，得到问卷测评结果，包括：
S31、提取所述问卷数据中的反馈数据，将所述反馈数据输入预设的文本情绪模型，得到输出情绪以及对应的预测值；
S32、对所述输出情绪对应的所述预测值进行比较，确定目标输出情绪，并将所述目标输出情绪作为指标属性，根据所述目标输出情绪的预测值确定指标等级；
S33、对所述指标属性及对应的所述指标等级进行综合计算，得到问卷测评结果。
本发明实施例中，所述文本情绪模型包括但不限于：PLSA(Probabilistic LatentSemantic Analysis，概率潜语义分析)模型，LDA(Latent Dirichlet Allocation，隐狄利克雷分配)模型。通过所述文本情绪模型对所述反馈数据进行计算，最终通过分类器进行激活，得到在不同输出下的预测值，例如，可以采用二分类器，对所述反馈数据进行计算，可以得到正向态度和负向态度这两种输出情况下的预测值。
S5、获取所述基础测评结果、所述业务测评结果及所述问卷测评结果对应的权重系数，根据所述权重系数对所述基础测评结果、所述业务测评结果及所述问卷测评结果进行权重计算，得到所述被测者的测评结果。
本发明实施例可以从预设的权重列表中获取所述基础测评结果、所述业务测评结果及所述问卷测评结果对应的权重系数；根据下述的权重算法及所述权重系数，对所述基础测评结果、所述业务测评结果及所述问卷测评结果进行权重计算，得到所述被测者的测评结果：
其中，G为所述被测者的测评结果，n为测评结果的种类数量，Qi为所述第i种测评结果(包括所述基础测评结果、所述业务测评结果及所述问卷测评结果)，α为预设的基础数据评分所对应的权重系数。
本发明实施例通过对被测者的基础数据和业务数据，以及根据被测者以及预设第三方返回的测评问卷进行数据处理，得到基础测评结果、业务测评结果及问卷测评结果，在根据这三个测评结果进行权重计算，得到被测者的最终测评结果，实现了对被测者的多角度评测；通过根据对业务数据的语义识别结果计算，以及对问卷数据所对应的指标属性及指标等级进行运算，使得得到的业务测评结果和问卷测评结果更加准确，进而提高被测者的最终测评结果的准确性。因此本发明提出的基于业务人员的能力测评方法，可以解决针对业务人员的能力测评中存在测评角度不全面，缺乏业务针对性以及测试结果不准确的问题。
如图4所示，是本发明一实施例提供的基于业务人员的能力测评装置的功能模块图。
本发明所述基于业务人员的能力测评装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于业务人员的能力测评装置100可以包括测评问卷发送模块101、基础测评结果生成模块102、业务测评结果生成模块103、问卷测评结果生成模块104及综合测评结果生成模块105。本发明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：
所述测评问卷发送模块101，用于获取被测者的基础数据及业务数据，根据预设的业务类型及所述基础数据生成测评问卷，并将所述测评问卷发送至所述被测者以及预设第三方；
所述基础测评结果生成模块102，用于根据所述基础数据和预设的群体均值表进行计算，得到多个指标基准分，并根据所述指标基准分进行指标计算，得到基础测评结果；
所述业务测评结果生成模块103，用于提取所述业务数据的数据特征，根据所述数据特征及预设语义能力值规则计算，得到业务测评结果；
所述问卷测评结果生成模块104，用于接收所述被测者以及所述第三方返回的测评问卷，将所述测评问卷的问卷数据划分为多个评判类型，根据每个所述评判类型下的问卷数据所对应的指标属性及指标等级进行运算，得到问卷测评结果；
所述综合测评结果生成模块105，用于获取所述基础测评结果、所述业务测评结果及所述问卷测评结果对应的权重系数，根据所述权重系数对所述基础测评结果、所述业务测评结果及所述问卷测评结果进行权重计算，得到所述被测者的测评结果。
详细地，本发明实施例中所述基于业务人员的能力测评装置100中所述的各模块在使用时采用与上述图1至图3中所述的基于业务人员的能力测评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5所示，是本发明一实施例提供的实现基于业务人员的能力测评方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口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，如基于业务人员的能力测评程序。
其中，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(ControlUnit)，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(例如执行基于业务人员的能力测评程序等)，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(Secure Digital，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，例如基于业务人员的能力测评程序的代码等，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。
所述通信接口13用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口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。所述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。
图5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5示出的结构并不构成对所述电子设备1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、电源故障检测电路、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。
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1中的所述存储器11存储的基于业务人员的能力测评程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
获取被测者的基础数据及业务数据，根据预设的业务类型及所述基础数据生成测评问卷，并将所述测评问卷发送至所述被测者以及预设第三方；
根据所述基础数据和预设的群体均值表进行计算，得到多个指标基准分，并根据所述指标基准分进行指标计算，得到基础测评结果；
提取所述业务数据的数据特征，根据所述数据特征及预设语义能力值规则计算，得到业务测评结果；
接收所述被测者以及所述第三方返回的测评问卷，将所述测评问卷的问卷数据划分为多个评判类型，根据每个所述评判类型下的问卷数据所对应的指标属性及指标等级进行运算，得到问卷测评结果；
获取所述基础测评结果、所述业务测评结果及所述问卷测评结果对应的权重系数，根据所述权重系数对所述基础测评结果、所述业务测评结果及所述问卷测评结果进行权重计算，得到所述被测者的测评结果。
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图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1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存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，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)。
本发明还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：
获取被测者的基础数据及业务数据，根据预设的业务类型及所述基础数据生成测评问卷，并将所述测评问卷发送至所述被测者以及预设第三方；
根据所述基础数据和预设的群体均值表进行计算，得到多个指标基准分，并根据所述指标基准分进行指标计算，得到基础测评结果；
提取所述业务数据的数据特征，根据所述数据特征及预设语义能力值规则计算，得到业务测评结果；
接收所述被测者以及所述第三方返回的测评问卷，将所述测评问卷的问卷数据划分为多个评判类型，根据每个所述评判类型下的问卷数据所对应的指标属性及指标等级进行运算，得到问卷测评结果；
获取所述基础测评结果、所述业务测评结果及所述问卷测评结果对应的权重系数，根据所述权重系数对所述基础测评结果、所述业务测评结果及所述问卷测评结果进行权重计算，得到所述被测者的测评结果。
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。
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。第一、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 (10)
1.一种基于业务人员的能力测评方法，其特征在于，所述方法包括：
获取被测者的基础数据及业务数据，根据预设的业务类型及所述基础数据生成测评问卷，并将所述测评问卷发送至所述被测者以及预设第三方；
根据所述基础数据和预设的群体均值表进行计算，得到多个指标基准分，并根据所述指标基准分进行指标计算，得到基础测评结果；
提取所述业务数据的数据特征，根据所述数据特征及预设语义能力值规则计算，得到业务测评结果；
接收所述被测者以及所述第三方返回的测评问卷，将所述测评问卷的问卷数据划分为多个评判类型，根据每个所述评判类型下的问卷数据所对应的指标属性及指标等级进行运算，得到问卷测评结果；
获取所述基础测评结果、所述业务测评结果及所述问卷测评结果对应的权重系数，根据所述权重系数对所述基础测评结果、所述业务测评结果及所述问卷测评结果进行权重计算，得到所述被测者的测评结果。
2.如权利要求1所述的基于业务人员的能力测评方法，其特征在于，所述根据每个所述评判类型下的问卷数据所对应的指标属性及指标等级进行运算，得到问卷测评结果，包括：
提取所述问卷数据中的反馈数据，将所述反馈数据输入预设的文本情绪模型，得到输出情绪以及对应的预测值；
对所述输出情绪对应的所述预测值进行比较，确定目标输出情绪，并将所述目标输出情绪作为指标属性，根据所述目标输出情绪的预测值确定指标等级；
对所述指标属性及对应的所述指标等级进行综合计算，得到问卷测评结果。
3.如权利要求1的基于业务人员的能力测评方法，其特征在于，所述根据所述数据特征及预设语义能力值规则计算，得到业务测评结果，包括：
从所述数据特征中选取一个目标数据特征，计算所述目标数据特征与预设的多个数据标签的距离值，选取距离值符合预设条件的数据标签为目标数据标签；
计算所述目标数据特征与所述目标数据标签对应的多个测评等级之间的相对概率值；
根据所述相对概率值计算每个所述测评等级的得分，确定得分最高的测评等级为所述目标数据特征的能力值；
按照预设的等级规则对所有数据特征的能力值进行计算，得到业务测评结果。
4.如权利要求1所述的基于业务人员的能力测评方法，其特征在于，所述提取所述业务数据的数据特征，包括：
将所述业务数据转换为文本向量矩阵；
对所述文本向量矩阵进行特征提取，得到所述数据特征。
5.如权利要求1所述的基于业务人员的能力测评方法，其特征在于，所述根据所述基础数据和预设的群体均值表进行计算，得到多个指标基准分，包括：
提取所述群体均值表中的指标标签，将所述基础数据与所述指标标签进行匹配，得到匹配标签；
将所述基础数据与所述匹配标签所对应的群体均值进行数值计算，得到指标基准分。
6.如权利要求1所述的基于业务人员的能力测评方法，其特征在于，所述根据预设的业务类型及所述基础数据生成测评问卷，包括：
根据所述业务类型提取问答模板句，并将所述问答模板句生成问答模板；
提取所述基础数据中的身份数据，将所述身份数据设置为所述问答模板的测评对象；
对问答模板句中的每个问题设置评判属性，对问答模板句中的每个答案设置测评属性，得到测评问卷。
7.如权利要求1至6中任一项所述的基于业务人员的能力测评方法，其特征在于，所述获取被测者的基础数据及业务数据，包括：
获取基础数据及业务数据对应的存储路径；
将所述存储路径编译为路径参数，利用所述路径参数对预设的数据接口进行赋值，并利用赋值后的所述数据接口对所述基础数据和所述业务数据进行调用。
8.一种基于业务人员的能力测评装置，其特征在于，所述装置包括：
测评问卷发送模块，用于获取被测者的基础数据及业务数据，根据预设的业务类型及所述基础数据生成测评问卷，并将所述测评问卷发送至所述被测者以及预设第三方；
基础测评结果生成模块，用于根据所述基础数据和预设的群体均值表进行计算，得到多个指标基准分，并根据所述指标基准分进行指标计算，得到基础测评结果；
业务测评结果生成模块，用于提取所述业务数据的数据特征，根据所述数据特征及预设语义能力值规则计算，得到业务测评结果；
问卷测评结果生成模块，用于接收所述被测者以及所述第三方返回的测评问卷，将所述测评问卷的问卷数据划分为多个评判类型，根据每个所述评判类型下的问卷数据所对应的指标属性及指标等级进行运算，得到问卷测评结果；
综合测评结果生成模块，用于获取所述基础测评结果、所述业务测评结果及所述问卷测评结果对应的权重系数，根据所述权重系数对所述基础测评结果、所述业务测评结果及所述问卷测评结果进行权重计算，得到所述被测者的测评结果。
9.一种电子设备，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7中任意一项所述的基于业务人员的能力测评方法。
10.一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7中任意一项所述的基于业务人员的能力测评方法。
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