CN114819685A - 一种公安人员考勤信息智能管理系统及方法 - Google Patents

一种公安人员考勤信息智能管理系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114819685A
CN114819685A CN202210505642.1A CN202210505642A CN114819685A CN 114819685 A CN114819685 A CN 114819685A CN 202210505642 A CN202210505642 A CN 202210505642A CN 114819685 A CN114819685 A CN 114819685A
Authority
CN
China
Prior art keywords
information
attendance
attendance information
processing
time
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202210505642.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114819685B (zh
Inventor
洪长建
王坤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jiangsu Zhongzhou Technology Co ltd
Original Assignee
Jiangsu Zhongzhou Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiangsu Zhongzhou Technology Co ltd filed Critical Jiangsu Zhongzhou Technology Co ltd
Priority to CN202210505642.1A priority Critical patent/CN114819685B/zh
Publication of CN114819685A publication Critical patent/CN114819685A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114819685B publication Critical patent/CN114819685B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/23—Updating
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/103—Workflow collaboration or project management

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种公安人员考勤信息智能管理系统及方法，包括：考勤信息采集模块、数据管理中心、处理信息分析模块、处理时间规划模块和集成信息管理模块，通过考勤信息采集模块采集人员历史考勤信息以及历史处理考勤信息的时间数据，通过数据管理中心存储并管理采集到的所有数据，通过处理信息分析模块分析在处理历史考勤信息过程中信息的更新情况，通过处理时间规划模块调整当前开始处理考勤信息的时间点，通过集成信息管理模块集成并统计部门整体的考勤变化数据，选择性地进行考勤信息处理时间调整，帮助相关人员应对大量临时更新的考勤数据处理工作并及时处理考勤信息，减少了信息处理和上报延时现象。

Description

一种公安人员考勤信息智能管理系统及方法
技术领域
本发明涉及考勤信息管理技术领域，具体为一种公安人员考勤信息智能管理系统及方法。
背景技术
随着时代的进步，单位如何加强内部管理、提高工作质量一直是关注的焦点，考勤信息管理工作包括将人员日常考勤信息进行集成整理，将整理好的数据进行上报，对考勤信息进行数字化、智能化管理，而不是传统的由人工进行考勤信息管理，能够提高考勤信息管理的效率，数字化、智能化管理考勤信息不止对企业，而且对公安部门同样适用，能够帮助改善公安部门考勤工作的繁琐，减少重复工作并提高了工作效率；
现有的考勤信息管理仍存在一些问题：首先，处理人员考勤信息需要一定时间，单位通常会在每个月的最后一天统计处理考勤信息，由于部门分散，要想知道单位整体的考勤工作情况，需要将分散的考勤信息进行汇总统计，由于公安人员存在因紧急情况外出工作而未能及时报备的情况，导致数据得不到实时更新，在汇总过程中容易接收到未及时更新的数据，影响信息处理效率，容易导致信息处理延时甚至来不及处理考勤信息的情况，现有的管理方式无法解决这一点从而提高考勤信息处理效率；其次，在将考勤信息上报时，各部门信息分散，单单只汇总考勤信息，上级无法清楚地查看比对数据，也不清楚各部门考勤信息的变化甚至改善情况，对上级对各部门的考察工作产生影响。
所以，人们需要一种公安人员考勤信息智能管理系统及方法来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种公安人员考勤信息智能管理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种公安人员考勤信息智能管理系统，所述系统包括：考勤信息采集模块、数据管理中心、处理信息分析模块、处理时间规划模块和集成信息管理模块；
所述考勤信息采集模块用于采集人员历史考勤信息以及历史处理考勤信息的时间数据；
所述数据管理中心用于存储并管理采集到的所有数据；
所述处理信息分析模块用于分析在处理历史考勤信息过程中信息的更新情况；
所述处理时间规划模块用于调整当前开始处理考勤信息的时间点；
所述集成信息管理模块用于集成并统计部门整体的考勤变化数据。
进一步的，所述考勤信息采集模块包括历史信息采集单元和集成时间采集单元，所述历史信息采集单元用于采集人员历史考勤信息；所述集成时间采集单元用于采集历史开始集成并统计部门人员考勤信息的时间点以及历史集成并统计部门人员考勤信息需要花费的时间，将采集到的所有数据传输到所述数据管理中心中。
进一步的，所述处理信息分析模块包括考勤信息分析单元、信息偏差分析单元和信息更新分析单元，所述考勤信息分析单元用于分析历史集成并统计考勤信息需要的时间；所述信息更新分析单元用于分析在考勤信息处理过程中信息更新的时间；所述信息偏差分析单元用于获取在考勤信息处理过程中更新的数据，分析对应数据更新的复杂程度。
进一步的，所述处理时间规划模块包括信息异常预测单元和处理时间调整单元，所述信息异常预测单元用于预测在当前处理考勤信息过程中信息的变动程度；所述处理时间调整单元用于调整开始处理考勤信息的时间点。
进一步的，所述集成信息管理模块包括信息变化分析单元和信息集成规划单元，所述信息变化分析单元用于调取所述数据管理中心中存储的人员考勤信息，并分析不同部门的整体考勤变化信息，调取考勤指标等级，将部门进行等级划分；所述信息集成规划单元用于统计不同部门的等级划分结果，并将统计好的数据进行上报。
一种公安人员考勤信息智能管理方法，包括以下步骤：
S1：采集历史考勤信息和历史处理考勤信息的时间数据；
S2：分析历史处理考勤信息的时间数据和在处理考勤信息过程中信息的变动情况；
S3：调整开始处理当前需要处理的考勤信息的时间点；
S4：调取并分析人员历史考勤信息和考勤指标信息，将部门进行等级划分；
S5：统计并上报部门的考勤指标等级划分数据。
进一步的，在步骤S1-S2中：采集到不同部门开始统计考勤信息的时间点集合为T＝{T1，T2，…，Tn}，其中，n表示部门数量，采集到随机一个部门每次统计考勤信息需要花费的时间集合为t＝{t1，t2，…，tm}，其中，m表示采集到的对应部门处理考勤信息的次数，采集到在随机一个部门处理考勤信息过程中不同人员考勤信息的更新次数集合为M＝{M1，M2，…，Mk}，其中，k表示在处理考勤信息过程中更新的数据对应的人员数量，随机一个人员考勤信息更新的时间点集合为T’＝{T1’，T2’，…，Tv’，…，Tg’}，其中，g表示随机一个人员考勤信息在处理过程中更新的次数，g＝Mj，根据下列公式计算随机一个人员考勤信息更新的复杂程度Wj：
Figure BDA0003635869230000031
其中，Tv’表示在处理考勤信息过程中，随机一个人员随机一次考勤信息更新的时间点，Ti表示对应人员所在部门开始统计考勤信息的时间点，ti表示对应人员所在部门随机一次统计考勤信息需要花费的时间，Mj表示对应人员考勤信息的更新次数，得到在对应人员所在部门处理考勤信息过程中更新的数据对应的所有人员考勤信息更新的复杂程度集合为W＝{W1，W2，…，Wk}，通过分析部门历史设置的处理信息时间、信息处理花费时间、以及信息处理过程中的数据更新状况判断人员考勤信息更新的复杂程度，目的在于预测最佳的考勤信息处理时间点，有利于及时调整信息处理时间，帮助相关人员能够应对大量临时更新的数据处理工作、及时处理考勤信息，减少了处理延时情况。
进一步的，分析在处理考勤信息过程中信息的变动情况：采集到每次处理随机一个人员更新的考勤信息需要花费的时间集合为t’＝{t1’，t2’，…，tg’}，每次处理随机一个人员更新的考勤信息时需要变动更改的数据量集合为B＝{B1，B2，…，Bg}，根据下列公式预测对应人员所在部门在当前处理考勤信息过程中随机一个人员信息的变动程度Aj：
Figure BDA0003635869230000032
其中，ti’表示随机一次处理随机一个人员更新的考勤信息需要花费的时间，Bi表示对应次处理对应人员更新的考勤信息时需要变动更改的数据量，预测得到对应人员所在部门在当前处理考勤信息过程中人员信息的总变动程度为A总i：
Figure BDA0003635869230000033
得到所有部门在当前处理考勤信息过程中人员信息的总变动程度集合为A总＝{A总1，A总2，…，A总n}，比较所有部门人员信息的总变动程度，筛选出变动程度超出
Figure BDA0003635869230000034
的部门，调整筛选出的部门开始处理考勤信息的时间点，在考勤信息处理过程中，不同的更新数据量不同，数据量越多、历史处理数据时间越长，说明信息变动程度越高，对信息处理工作的影响也就越大，在人员信息复杂度的基础上进一步分析不同信息更新的变动情况，目的在于筛选出数据变动程度高的部门进行信息处理时间调整，选择性地进行时间调整，有利于改善不适合的信息处理时间点。
进一步的，在步骤S3中：调整筛选出的部门开始处理考勤信息的时间点：在筛选出的部门中，获取到部门开始处理考勤信息的时间点集合为T筛＝{T筛1，T筛2，…，T筛f}，随机一个筛选出的部门历史每次处理考勤信息花费的时间集合为t筛＝{t筛1，t筛2，…，t筛I}，其中，f表示筛选出的部门数量，I表示随机一个筛选出的部门历史处理考勤次数，根据下列公式计算调整后随机一个筛选出的部门开始处理考勤信息的时间点T调i：
Figure BDA0003635869230000041
其中，T筛i表示随机一个筛选出的部门开始处理考勤信息的时间点，t筛j表示对应筛选出的部门历史随机一次处理考勤信息花费的时间，得到调整后筛选出的所有部门开始处理考勤信息的时间点集合为T调＝{T调1，T调2，…，T调i，…，T调f}，通过采集并分析部门以往处理考勤信息花费的时间，由于每次用的时间可能不一样，以平均时间为基准确定需要调整或提前的时间，提高了考勤信息处理时间调整结果的准确性，帮助相关人员及时有效地完成考勤信息处理工作。
进一步的，在步骤S4-S5中：调取人员考勤信息：调取到随机一个部门历史每次通过考勤的人数集合为H＝{H1，H2，…，Hp}，对应部门总人数为H总，考勤指标等级集合为L＝{L1，L2，…，Lq}，其中，p表示调取到的随机一个部门的考勤信息统计次数，q表示设置的等级数量，将部门指标等级：统计到通过考勤人数等于H总的次数为N，满足
Figure BDA0003635869230000042
且H总-Hi+1≠0条件的次数为N’，其中，Hi和Hi+1分别表示第i次和第i+1次统计到的部门通过考勤人数，得到
Figure BDA0003635869230000043
与设置的考勤指标等级的差值集合为
Figure BDA0003635869230000044
得到最小差值Dmin，Dmin>0，将部门划分到最小差值对应的考勤指标等级中，统计划分好的所有部门指标等级数据，并将指标等级数据进行上报，现有方式处理并上报考勤信息，上级人员无法了解到部门考勤的变化情况，通过采集并分析每次正常进行考勤的部门人数变化数据，若后一次人数多于前一次，说明对应部门有考勤结果改善的趋势，有利于帮助上级人员更加清楚地了解部门整体的考勤变化甚至改善情况。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
本发明通过采集并分析部门历史考勤信息处理花费时间、以及信息处理过程中的数据更新状况判断人员考勤信息更新的复杂程度，在此基础上根据在考勤数据处理过程中更新的数据量、更新时间进一步分析不同信息更新的变动情况，筛选出数据变动程度高的部门进行信息处理时间调整，选择性地进行时间调整，有利于改善不适合的考勤信息处理时间点，帮助相关人员能够应对大量临时更新的数据处理工作、及时处理考勤信息，减少了处理延时情况，由于部门每次处理考勤信息的时间不同，以平均处理时间为基准确定需要调整或提前的时间，提高了考勤信息处理时间调整结果的准确性，帮助相关人员及时有效地完成考勤信息处理工作；通过采集并分析每次正常进行考勤的部门人数变化数据，分析考勤情况变化趋势，将部门划分入不同指标等级中，帮助上级人员通过比对部门数据更加清楚地了解到部门整体的考勤变化甚至改善情况。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一种公安人员考勤信息智能管理系统的结构图；
图2是本发明一种公安人员考勤信息智能管理方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1-图2，本发明提供技术方案：一种公安人员考勤信息智能管理系统，系统包括：考勤信息采集模块、数据管理中心、处理信息分析模块、处理时间规划模块和集成信息管理模块；
考勤信息采集模块用于采集人员历史考勤信息以及历史处理考勤信息的时间数据；
数据管理中心用于存储并管理采集到的所有数据；
处理信息分析模块用于分析在处理历史考勤信息过程中信息的更新情况；
处理时间规划模块用于调整当前开始处理考勤信息的时间点；
集成信息管理模块用于集成并统计部门整体的考勤变化数据。
考勤信息采集模块包括历史信息采集单元和集成时间采集单元，历史信息采集单元用于采集人员历史考勤信息；集成时间采集单元用于采集历史开始集成并统计部门人员考勤信息的时间点以及历史集成并统计部门人员考勤信息需要花费的时间，将采集到的所有数据传输到数据管理中心中。
处理信息分析模块包括考勤信息分析单元、信息偏差分析单元和信息更新分析单元，考勤信息分析单元用于分析历史集成并统计考勤信息需要的时间；信息更新分析单元用于分析在考勤信息处理过程中信息更新的时间；信息偏差分析单元用于获取在考勤信息处理过程中更新的数据，分析对应数据更新的复杂程度。
处理时间规划模块包括信息异常预测单元和处理时间调整单元，信息异常预测单元用于预测在当前处理考勤信息过程中信息的变动程度；处理时间调整单元用于调整开始处理考勤信息的时间点。
集成信息管理模块包括信息变化分析单元和信息集成规划单元，信息变化分析单元用于调取数据管理中心中存储的人员考勤信息，并分析不同部门的整体考勤变化信息，调取考勤指标等级，将部门进行等级划分；信息集成规划单元用于统计不同部门的等级划分结果，并将统计好的数据进行上报。
一种公安人员考勤信息智能管理系统及方法，包括以下步骤：
S1：采集历史考勤信息和历史处理考勤信息的时间数据；
S2：分析历史处理考勤信息的时间数据和在处理考勤信息过程中信息的变动情况；
S3：调整开始处理当前需要处理的考勤信息的时间点；
S4：调取并分析人员历史考勤信息和考勤指标信息，将部门进行等级划分；
S5：统计并上报部门的考勤指标等级划分数据。
在步骤S1-S2中：采集到不同部门开始统计考勤信息的时间点集合为T＝{T1，T2，…，Tn}，其中，n表示部门数量，采集到随机一个部门每次统计考勤信息需要花费的时间集合为t＝{t1，t2，…，tm}，其中，m表示采集到的对应部门处理考勤信息的次数，采集到在随机一个部门处理考勤信息过程中不同人员考勤信息的更新次数集合为M＝{M1，M2，…，Mk}，其中，k表示在处理考勤信息过程中更新的数据对应的人员数量，随机一个人员考勤信息更新的时间点集合为T’＝{T1’，T2’，…，Tv’，…，Tg’}，其中，g表示随机一个人员考勤信息在处理过程中更新的次数，g＝Mj，根据下列公式计算随机一个人员考勤信息更新的复杂程度Wj：
Figure BDA0003635869230000061
其中，Tv’表示在处理考勤信息过程中，随机一个人员随机一次考勤信息更新的时间点，Ti表示对应人员所在部门开始统计考勤信息的时间点，ti表示对应人员所在部门随机一次统计考勤信息需要花费的时间，Mj表示对应人员考勤信息的更新次数，得到在对应人员所在部门处理考勤信息过程中更新的数据对应的所有人员考勤信息更新的复杂程度集合为W＝{W1，W2，…，Wk}。
在步骤S1-S2中：采集到不同部门开始统计考勤信息的时间点集合为T＝{T1，T2，…，Tn}，其中，n表示部门数量，采集到随机一个部门每次统计考勤信息需要花费的时间集合为t＝{t1，t2，…，tm}，其中，m表示采集到的对应部门处理考勤信息的次数，采集到在随机一个部门处理考勤信息过程中不同人员考勤信息的更新次数集合为M＝{M1，M2，…，Mk}，其中，k表示在处理考勤信息过程中更新的数据对应的人员数量，随机一个人员考勤信息更新的时间点集合为T’＝{T1’，T2’，…，Tv’，…，Tg’}，其中，g表示随机一个人员考勤信息在处理过程中更新的次数，g＝Mj，根据下列公式计算随机一个人员考勤信息更新的复杂程度Wj：
Figure BDA0003635869230000071
其中，Tv’表示在处理考勤信息过程中，随机一个人员随机一次考勤信息更新的时间点，Ti表示对应人员所在部门开始统计考勤信息的时间点，ti表示对应人员所在部门随机一次统计考勤信息需要花费的时间，Mj表示对应人员考勤信息的更新次数，得到在对应人员所在部门处理考勤信息过程中更新的数据对应的所有人员考勤信息更新的复杂程度集合为W＝{W1，W2，…，Wk}，在人员信息复杂度的基础上进一步分析不同信息更新的变动情况，筛选出数据变动程度高的部门进行信息处理时间调整，选择性地进行时间调整，有利于改善不适合的信息处理时间点，帮助相关人员能够应对大量临时更新的数据处理工作、及时处理考勤信息，减少了处理延时情况。
在步骤S3中：调整筛选出的部门开始处理考勤信息的时间点：在筛选出的部门中，获取到部门开始处理考勤信息的时间点集合为T筛＝{T筛1，T筛2，…，T筛f}，随机一个筛选出的部门历史每次处理考勤信息花费的时间集合为t筛＝{t筛1，t筛2，…，t筛I}，其中，f表示筛选出的部门数量，I表示随机一个筛选出的部门历史处理考勤次数，根据下列公式计算调整后随机一个筛选出的部门开始处理考勤信息的时间点T调i：
Figure BDA0003635869230000081
其中，T筛i表示随机一个筛选出的部门开始处理考勤信息的时间点，t筛j表示对应筛选出的部门历史随机一次处理考勤信息花费的时间，得到调整后筛选出的所有部门开始处理考勤信息的时间点集合为T调＝{T调1，T调2，…，T调i，…，T调f}，以平均时间为基准确定需要调整或提前的时间，提高了考勤信息处理时间调整结果的准确性。
在步骤S4-S5中：调取人员考勤信息：调取到随机一个部门历史每次通过考勤的人数集合为H＝{H1，H2，…，Hp}，对应部门总人数为H总，考勤指标等级集合为L＝{L1，L2，…，Lq}，其中，p表示调取到的随机一个部门的考勤信息统计次数，q表示设置的等级数量，将部门指标等级：统计到通过考勤人数等于H总的次数为N，满足
Figure BDA0003635869230000082
且H总-Hi+1≠0条件的次数为N’，其中，Hi和Hi+1分别表示第i次和第i+1次统计到的部门通过考勤人数，得到
Figure BDA0003635869230000083
与设置的考勤指标等级的差值集合为
Figure BDA0003635869230000084
得到最小差值Dmin，Dmin>0，将部门划分到最小差值对应的考勤指标等级中，统计划分好的所有部门指标等级数据，并将指标等级数据进行上报，帮助上级人员更加清楚地了解部门整体的考勤变化甚至改善情况。
实施例一：采集到随机一个部门开始统计考勤信息的时间点为：Ti＝10：00，Ti表示每个月最后一天的时间点，采集到随机一个部门每次统计考勤信息需要花费的时间集合为t＝{t1，t2，t3}＝{6，4，8}，单位为：小时，采集到在随机一个部门处理考勤信息过程中不同人员考勤信息的更新次数集合为M＝{M1，M2，M3}＝{2，3，1}，随机一个人员考勤信息更新的时间点集合为T’＝{T1’，T2’，T3’}＝{11：00，16：00，14：00}，根据公式
Figure BDA0003635869230000085
Figure BDA0003635869230000086
得到随机一个人员考勤信息更新的复杂程度W1≈0.61，得到在对应人员所在部门处理考勤信息过程中更新的数据对应的所有人员考勤信息更新的复杂程度集合为W＝{W1，W2，W3}＝{0.61，0.52，0.9}，采集到每次处理随机一个人员更新的考勤信息需要花费的时间集合为t’＝{t1’，t2’，t3’}＝{0.2，0.5，0.1}，单位为：小时，每次处理随机一个人员更新的考勤信息时需要变动更改的数据量集合为B＝{B1，B2，B3}＝{16，64，8}，根据公式
Figure BDA0003635869230000087
Figure BDA0003635869230000088
预测对应人员所在部门在当前处理考勤信息过程中随机一个人员信息的变动程度A1＝21.96，用相同计算方式预测得到A2＝10.2，A3＝32.4，得到对应人员所在部门在当前处理考勤信息过程中人员信息的总变动程度为A总i：
Figure BDA0003635869230000091
得到所有部门在当前处理考勤信息过程中人员信息的总变动程度集合为A总＝{A总1，A总2，A总3}＝{64.56，45.5，60.62}，比较所有部门人员信息的总变动程度，筛选出变动程度超出
Figure BDA0003635869230000092
的部门：A总1和A总3对应的部门，调整部门开始处理考勤信息的时间点：获取到部门开始处理考勤信息的时间点集合为T筛＝{T筛1，T筛2}＝{11：00，14：00}，A总1对应的部门历史每次处理考勤信息花费的时间集合为t筛＝{t筛1，t筛2，t筛3}＝{4，6，5}，根据公式
Figure BDA0003635869230000093
Figure BDA0003635869230000094
计算调整后A总1对应的部门开始处理考勤信息的时间点T调1＝10：18，用相同的计算方式得到调整后A总2对应的部门开始处理考勤信息的时间点T调2＝10：00。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种公安人员考勤信息智能管理系统，其特征在于：所述系统包括：考勤信息采集模块、数据管理中心、处理信息分析模块、处理时间规划模块和集成信息管理模块；
所述考勤信息采集模块用于采集人员历史考勤信息以及历史处理考勤信息的时间数据；
所述数据管理中心用于存储并管理采集到的所有数据；
所述处理信息分析模块用于分析在处理历史考勤信息过程中信息的更新情况；
所述处理时间规划模块用于调整当前开始处理考勤信息的时间点；
所述集成信息管理模块用于集成并统计部门整体的考勤变化数据。
2.根据权利要求1所述的一种公安人员考勤信息智能管理系统，其特征在于：所述考勤信息采集模块包括历史信息采集单元和集成时间采集单元，所述历史信息采集单元用于采集人员历史考勤信息；所述集成时间采集单元用于采集历史开始集成并统计部门人员考勤信息的时间点以及历史集成并统计部门人员考勤信息需要花费的时间，将采集到的所有数据传输到所述数据管理中心中。
3.根据权利要求1所述的一种公安人员考勤信息智能管理系统，其特征在于：所述处理信息分析模块包括考勤信息分析单元、信息偏差分析单元和信息更新分析单元，所述考勤信息分析单元用于分析历史集成并统计考勤信息需要的时间；所述信息更新分析单元用于分析在考勤信息处理过程中信息更新的时间；所述信息偏差分析单元用于获取在考勤信息处理过程中更新的数据，分析对应数据更新的复杂程度。
4.根据权利要求1所述的一种公安人员考勤信息智能管理系统，其特征在于：所述处理时间规划模块包括信息异常预测单元和处理时间调整单元，所述信息异常预测单元用于预测在当前处理考勤信息过程中信息的变动程度；所述处理时间调整单元用于调整开始处理考勤信息的时间点。
5.根据权利要求1所述的一种公安人员考勤信息智能管理系统，其特征在于：所述集成信息管理模块包括信息变化分析单元和信息集成规划单元，所述信息变化分析单元用于调取所述数据管理中心中存储的人员考勤信息，并分析不同部门的整体考勤变化信息，调取考勤指标等级，将部门进行等级划分；所述信息集成规划单元用于统计不同部门的等级划分结果，并将统计好的数据进行上报。
6.一种公安人员考勤信息智能管理方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：采集历史考勤信息和历史处理考勤信息的时间数据；
S2：分析历史处理考勤信息的时间数据和在处理考勤信息过程中信息的变动情况；
S3：调整开始处理当前需要处理的考勤信息的时间点；
S4：调取并分析人员历史考勤信息和考勤指标信息，将部门进行等级划分；
S5：统计并上报部门的考勤指标等级划分数据。
7.根据权利要求6所述的一种公安人员考勤信息智能管理方法，其特征在于：在步骤S1-S2中：采集到不同部门开始统计考勤信息的时间点集合为T＝{T1，T2，…，Tn}，其中，n表示部门数量，采集到随机一个部门每次统计考勤信息需要花费的时间集合为t＝{t1，t2，…，tm}，其中，m表示采集到的对应部门处理考勤信息的次数，采集到在随机一个部门处理考勤信息过程中不同人员考勤信息的更新次数集合为M＝{M1，M2，…，Mk}，其中，k表示在处理考勤信息过程中更新的数据对应的人员数量，随机一个人员考勤信息更新的时间点集合为T’＝{T1’，T2’，…，Tv’，…，Tg’}，其中，g表示随机一个人员考勤信息在处理过程中更新的次数，g＝Mj，根据下列公式计算随机一个人员考勤信息更新的复杂程度Wj：
Figure FDA0003635869220000021
其中，Tv’表示在处理考勤信息过程中，随机一个人员随机一次考勤信息更新的时间点，Ti表示对应人员所在部门开始统计考勤信息的时间点，ti表示对应人员所在部门随机一次统计考勤信息需要花费的时间，Mj表示对应人员考勤信息的更新次数，得到在对应人员所在部门处理考勤信息过程中更新的数据对应的所有人员考勤信息更新的复杂程度集合为W＝{W1，W2，…，Wk}。
8.根据权利要求7所述的一种公安人员考勤信息智能管理方法，其特征在于：分析在处理考勤信息过程中信息的变动情况：采集到每次处理随机一个人员更新的考勤信息需要花费的时间集合为t’＝{t1’，t2’，…，tg’}，每次处理随机一个人员更新的考勤信息时需要变动更改的数据量集合为B＝{B1，B2，…，Bg}，根据下列公式预测对应人员所在部门在当前处理考勤信息过程中随机一个人员信息的变动程度Aj：
Figure FDA0003635869220000031
其中，ti’表示随机一次处理随机一个人员更新的考勤信息需要花费的时间，Bi表示对应次处理对应人员更新的考勤信息时需要变动更改的数据量，预测得到对应人员所在部门在当前处理考勤信息过程中人员信息的总变动程度为A总i：
Figure FDA0003635869220000032
得到所有部门在当前处理考勤信息过程中人员信息的总变动程度集合为A总＝{A总1，A总2，…，A总n}，比较所有部门人员信息的总变动程度，筛选出变动程度超出
Figure FDA0003635869220000033
的部门，调整筛选出的部门开始处理考勤信息的时间点。
9.根据权利要求8所述的一种公安人员考勤信息智能管理方法，其特征在于：在步骤S3中：调整筛选出的部门开始处理考勤信息的时间点：在筛选出的部门中，获取到部门开始处理考勤信息的时间点集合为T筛＝{T筛1，T筛2，…，T筛f}，随机一个筛选出的部门历史每次处理考勤信息花费的时间集合为t筛＝{t筛1，t筛2，…，t筛I}，其中，f表示筛选出的部门数量，I表示随机一个筛选出的部门历史处理考勤次数，根据下列公式计算调整后随机一个筛选出的部门开始处理考勤信息的时间点T调i：
Figure FDA0003635869220000034
其中，T筛i表示随机一个筛选出的部门开始处理考勤信息的时间点，t筛j表示对应筛选出的部门历史随机一次处理考勤信息花费的时间，得到调整后筛选出的所有部门开始处理考勤信息的时间点集合为T调＝{T调1，T调2，…，T调i，…，T调f}。
10.根据权利要求6所述的一种公安人员考勤信息智能管理方法，其特征在于：在步骤S4-S5中：调取人员考勤信息：调取到随机一个部门历史每次通过考勤的人数集合为H＝{H1，H2，…，Hp}，对应部门总人数为H总，考勤指标等级集合为L＝{L1，L2，…，Lq}，其中，p表示调取到的随机一个部门的考勤信息统计次数，q表示设置的等级数量，将部门指标等级：统计到通过考勤人数等于H总的次数为N，满足
Figure FDA0003635869220000035
且H总-Hi+1≠0条件的次数为N’，其中，Hi和Hi+1分别表示第i次和第i+1次统计到的部门通过考勤人数，得到
Figure FDA0003635869220000036
与设置的考勤指标等级的差值集合为
Figure FDA0003635869220000037
得到最小差值Dmin，Dmin>0，将部门划分到最小差值对应的考勤指标等级中，统计划分好的所有部门指标等级数据，并将指标等级数据进行上报。
CN202210505642.1A 2022-05-10 2022-05-10 一种公安人员考勤信息智能管理系统及方法 Active CN114819685B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210505642.1A CN114819685B (zh) 2022-05-10 2022-05-10 一种公安人员考勤信息智能管理系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210505642.1A CN114819685B (zh) 2022-05-10 2022-05-10 一种公安人员考勤信息智能管理系统及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114819685A true CN114819685A (zh) 2022-07-29
CN114819685B CN114819685B (zh) 2024-06-04

Family

ID=82514298

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210505642.1A Active CN114819685B (zh) 2022-05-10 2022-05-10 一种公安人员考勤信息智能管理系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114819685B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116385195A (zh) * 2023-04-19 2023-07-04 福州年科信息科技有限公司 一种基于大数据和智慧办公的企业智慧管理系统

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008210234A (ja) * 2007-02-27 2008-09-11 Nec Infrontia Corp 情報処理装置、時計補正処理方法、時計補正処理プログラムおよびプログラム記録媒体
CN105204971A (zh) * 2015-08-28 2015-12-30 浙江大学 一种基于朴素贝叶斯分类技术的动态监控间隔调整方法
CN107679821A (zh) * 2017-09-04 2018-02-09 深圳市中施科技有限公司 一种考勤管理方法和系统
CN110704454A (zh) * 2019-10-15 2020-01-17 重庆远见信息产业集团有限公司 报表数据采集系统及方法
CN112070029A (zh) * 2020-09-09 2020-12-11 杭州宣迅电子科技有限公司 一种基于人脸识别的考勤智能管理系统
CN113297238A (zh) * 2021-04-07 2021-08-24 北京金堤征信服务有限公司 基于历史变更记录进行信息挖掘的方法和装置
CN113421055A (zh) * 2021-06-17 2021-09-21 浙江工贸职业技术学院 一种工商管理用员工考勤系统
CN114398362A (zh) * 2021-12-03 2022-04-26 北京达佳互联信息技术有限公司 数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008210234A (ja) * 2007-02-27 2008-09-11 Nec Infrontia Corp 情報処理装置、時計補正処理方法、時計補正処理プログラムおよびプログラム記録媒体
CN105204971A (zh) * 2015-08-28 2015-12-30 浙江大学 一种基于朴素贝叶斯分类技术的动态监控间隔调整方法
CN107679821A (zh) * 2017-09-04 2018-02-09 深圳市中施科技有限公司 一种考勤管理方法和系统
CN110704454A (zh) * 2019-10-15 2020-01-17 重庆远见信息产业集团有限公司 报表数据采集系统及方法
CN112070029A (zh) * 2020-09-09 2020-12-11 杭州宣迅电子科技有限公司 一种基于人脸识别的考勤智能管理系统
CN113297238A (zh) * 2021-04-07 2021-08-24 北京金堤征信服务有限公司 基于历史变更记录进行信息挖掘的方法和装置
CN113421055A (zh) * 2021-06-17 2021-09-21 浙江工贸职业技术学院 一种工商管理用员工考勤系统
CN114398362A (zh) * 2021-12-03 2022-04-26 北京达佳互联信息技术有限公司 数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
倪晓东;: "神华黄骅港务公司考勤系统的设计与实现", 信息通信, no. 11, 15 November 2016 (2016-11-15) *
赵林亮;廖先林;田敏;秦勇;: "RTP快速匹配最佳发送速率算法的研究", 东北大学学报(自然科学版), no. 05, 15 May 2008 (2008-05-15) *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116385195A (zh) * 2023-04-19 2023-07-04 福州年科信息科技有限公司 一种基于大数据和智慧办公的企业智慧管理系统
CN116385195B (zh) * 2023-04-19 2024-04-12 助流(佛山)科技有限公司 一种基于大数据和智慧办公的企业智慧管理系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN114819685B (zh) 2024-06-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Garrib et al. An evaluation of the district health information system in rural South Africa
Williams et al. Traffic management center use of incident detection algorithms: Findings of a nationwide survey
US7720706B2 (en) Method and system for providing performance statistics to agents
Vassilacopoulos A simulation model for bed allocation to hospital inpatient departments
CN106657073A (zh) 筛选异常登录用户的方法及系统
CN114819685A (zh) 一种公安人员考勤信息智能管理系统及方法
CN113159374B (zh) 一种数据驱动的城市交通流速模式识别与实时预测预警方法
CN111897859B (zh) 一种面向企业在线教育的大数据智能报表平台
CN116629677A (zh) 一种人力资源工作分析用数据统计系统
CN109379563B (zh) 监控视频数据存储管理的方法和系统
CN112330074A (zh) 一种基于移动警务的卡口流量预警方法
CN115687038A (zh) 一种基于大数据的硬盘故障预测系统及方法
CN114882729A (zh) 停车管理方法以及系统
CN117634727A (zh) 一种基于数字孪生的智慧园区监测方法及系统
CN114553733B (zh) 一种基于人工智能的智能网关监控管理系统及方法
CN109523788B (zh) 一种路段运行效果评价方法
CN108877201B (zh) 一种基于交通指挥指数的警力资源优化方法
CN115830873A (zh) 城市道路交通事件分类方法、装置、设备及可读存储介质
CN110111200A (zh) 一种基于psi的数据异常智能监控方法及智能监控装置
CN110619406A (zh) 一种确定业务异常的方法及装置
US20210216927A1 (en) Systems And Methods For Identifying An Officer At Risk Of An Adverse Event
Hurst Workload measurement for juvenile justice system personnel: Practices and needs
CN113192215A (zh) 一种基于java平台的停车系统
CN112185575B (zh) 一种确定待比对医疗数据的方法和装置
CN101605339A (zh) 网络带宽资源使用情况监测和提示系统和方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant