CN107609835A - 一种电网人力配置应用***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电网人力配置应用***及方法，涉及电力信息***领域。该***及方法无需人工干涉，通过ETL、数据复制等工具实现多源数据进行计算统计与数据整合，实现数据的实时、非实时采集等数据接入数据仓库并进行海量的存储，支撑数据处理层的高级应用，自主独立对电力***人员岗位匹配进行精准分析、电力***人力资源流动进行精准分析并预测；对人力资源、培训安排等做精准的管理。解决了现有技术电网体制繁杂机构设置下人力资源数据不一致的技术问题，克服了现有技术只靠专家或领导经验定性分配并指导电力***人力资源工作的缺点，不仅为电力***人力管理提供了精准方便的应用工具，同时极大地节约电力***人力成本。
Description
技术领域
本发明涉及电力信息***领域，尤其涉及一种电网人力配置应用***及方法。
背景技术
随着我国经济事业的不断进步,我国电力企业也步入了发展的新阶段。所谓“三集五大”的体系是构建大运行、大规划、大检修、大营销和大建设体系,对电力企业的人、财、物等资源进行较为集约化的管理,从而全面地提高电力企业的管理、经济效益以及服务水平。
企业岗位人员作为企业的组织竞争力核心,对电力企业的岗位人员的调配优化对企业发展起到至关重要的作用。仅以某X省电力公司为例，人力资源管理涵盖全民职工、农电用工、劳务派遣用工和其他从业人员超过8万人(截止2016年底)。而传统的人力资源管理常常通过使用考勤***，对员工上下班的考勤、各部门人事进行管理，缺乏对人才情况细致统计分析，对于电力***体量庞大、专业性强的人力资源状态分析及管理常常无能为力，缺乏电力人员配置、人才需求进行完善的分析和预测等一站式精准分析工具从而导致大量人力管理人员时间精力浪费，成本增加。
如中国专利CN105787706A公开一种基于网络平台的人力资源管理***，所述的基于网络平台的人力资源管理***包括组织管理模块，人事信息管理模块、招聘管理模块、劳动合同模块、考勤管理模块、福利管理模块和工资管理模块。该发明提供了一种基于网络平台的人力资源管理***，进行中小型企业的常规人力资源管理可以起到减少了人力等作用，但对于电力***需要电力各***人员配置、年度人员需求、内部电力专业人员岗位流转、岗位优化等工作却无法实现，无法解决庞大电力***人力分析、岗位匹配等技术问题。
电力企业体制庞大，专业人员众多，不同分支机构之间使用的人力管理方法及***不同，全***人力资源信息数据不一致，现有技术缺乏针对电网体制繁杂机构设置下人力资源数据统一的解决方案，导致全***人才严重浪费，人员岗位匹配度不高，导致成本的浪费。鉴于此，电力***整体配置人力往往只能依靠经验、法则或事后调整及常规人力资源管理***。很难实现对电力人力资源精准分析、电力专业人员优化配置、人才需求进行完善的分析和预测，很容易造成短视，很难从电力公司战略发展的全局角度进行岗位和人员的合理配置。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种电网人力配置应用***及方法，配置设定后，无需人工干涉，自主独立对电力***人员岗位匹配进行精准分析、电力***人力资源流动进行精准分析并预测；对人力资源、培训安排等做精准的管理。匹配过程中不断自我更新及完善知识样本库，节约了人力成本，提升电网人力资源管理的合理性及精确性。
为了实现上述目的，本发明提出一种电网人力配置应用***，该***包括如下模块，
(1)数据源模块：采集的人员基础信息数据，包括ERP人力资源集中部署数据库、国网招聘平台、国网定员***、人力资源管控***等电力***使用的多个数据信息***。
(2)数据整合模块：采用抽取、转换、加载的方法将多个***数据库格式统一至电力***人力配置分析与管理数据库。采用运用ETL工具将数据按月抽取至数据分析平台，并监控数据质量与***资源利用率、内存使用率、数据库空间使用率、***平均响应时长等指标。
(3)知识库模块：通过人力资源管理***获取岗位流动数据，结合人员基础数据，建立岗位及专业知识库，将数据中人员特征及岗位描述及时在知识库中更新，根据知识库中的类别与历史数据确定电网人员的岗位配置规则。
(4)数据处理模块：根据数据的分布情况，选取适当的数据范围对数据进行处理，是处理后的数据标准化及特征化。通过Apriori算法确定每个人员流动数据中每个项的支持度，置信度。以人员岗位间流动的每一条数据为样本，学历、年龄、性别、专业技术资格、技能等级为人员特征，将原始数据转换为岗位相关的样本数据。
(5)数据中心分析模块：所述数据中心分析模块为本发明提供的一种电网人力配置应用***核心模块，用于与其他模块相连，通过对人员基础信息、人员特征及流动数据的实时采集，在满足电网稳定管理的基础上，实现电力***人力资源的优化配置。完成人员配置分析、人才需求预测分析、人员培训预测及分析等。对岗位人员需求度进行不同时间尺度的优化调整与控制，实现电力人力资源的全局平衡，以及电网整体的精益化管理。
该模块从电网各专业人才需求、超缺员、实际用工出发，结合组织单位、员工基础信息等，按照单位、年龄、岗位分类等维度等信息，通过对各专业人员流动情况分析，构建模型，对各专业人员需求(人才流动)、人员配置情况、退休情况、用工合理性等进行深度分析与预测。
(6)数据展示模块：显示查询结果及可视化展示分析结果，以人员专业为分析角度，展示未来各专业人员需求、变动趋势，对各单位人员年龄结构、学历结构、岗位级别机构进行对比分析并进行可视化展示，并按单位类别、人员类别、年龄结构、学历结构、专业技术资格、技能等级及职务级别展示各专业人员配置情况并对未来人员需求度进行预测，为公司决策层提供辅助支撑。
(7)指令下发模块：用于下发指令。
其中，数据源模块、数据整合模块、知识库模块、数据处理模块、数据展示模块均与数据中心分析模块连接。
优选的，数据源模块：采集人员基础信息数据包括人员年龄、性别、专业、最高学历、岗位类别、岗位等级、技能等级、职称、入职时间、工作年限、所属单位、所述部门等。
本发明提出一种电网人力配置应用方法，该方法包括如下步骤，
步骤一：通过电网人力配置***数据源模块采集的人员基础信息数据，数据源模块采集人员基础信息数据包括人员年龄、性别、专业、最高学历、岗位类别、岗位等级、技能等级、职称、入职时间、工作年限、所属单位、所述部门；
步骤二：运用ETL工具将数据按月抽取至电力***人力配置分析与管理数据库，并监控数据质量与***资源利用率指标；
步骤三：通过人力资源管理***获取岗位流动数据，结合人员基础数据，建立岗位及专业知识库，将数据中人员特征及岗位描述及时在知识库中更新，根据知识库中的类别与历史数据确定电网人员的岗位配置规则；
步骤四：根据数据的分布情况，选取适当的数据范围对数据进行处理，是处理后的数据标准化及特征化。通过Apriori算法确定每个人员流动数据中每个项的支持度，置信度。
步骤五：设置置信度阈值；
步骤六：提取频繁项集中具有代表性的项集，分析人员特征及岗位匹配的典型样例；
步骤七：建立人员在岗位间的容流动的序列模式，以时间为基线，分析人员的岗位间流动趋势；
步骤八：按单位类别、人员类别、年龄结构、学历结构、专业技术资格、技能等级、职务级别信息进行人员配置分析，按职务级别人员配置趋势预测；
步骤九：输入人员基础信息；
步骤十：按规则下发通知。
优选的，所述电网人力配置应用***的数据中心分析模块对岗位间人员流动数据中的潜在信息进行挖掘，采用人工神经网络算法对岗位特征与人员特征建立匹配模型，合理对人员进行岗位匹配，准确预测岗位人数。所述电网人力配置应用***及方法，通过对历史人员流动信息、各岗位历史数据进行分析总结，剖析岗位特征，统计分析与人员基础信息联系紧密的特征数据，掌握各岗位人才需求的一般规律和特例。通过方差分析、交叉验证等方法对不同学历、不同专业、不同技能等级下的人员流动发生频次进行检验，输出结果为岗位人数在不同维度的分布特点，以及专业分布存在显著差异的岗位大类或中类，为从整体上掌握人员岗位分布特征的一般规律提供支持。根据指标波动制定岗位间正常流转的标准。正常流动的岗位，各个指标会在合理的区间内波动，通过对一定时间段内未发生人员变化的岗位进行分析，构建岗位正常人员流动状态标准。首先输入数据为正常流动状态的指标数据，通过关联分析等数据挖掘算法，研究各指标的集中分布区间。输出结果为正常运行状态各指标的合理取值区间。发生人员流失之前，岗位在运行指标方面会呈现一定的前兆特征，通过构建各类人员流出、流入类型与运行指标之间的关系模型，研究岗位指标特征与***发生之间的关系，识别人员流转前兆特征。
优选的，所述电网人力配置应用***的数据中心分析模块对电网人员流动趋势预测及分析，通过对岗位及单位间人员流动数据中的潜在信息进行挖掘，采用关联分析算法对各岗位及单位中的不同流动特征与人员特征建立流入与流出情况预测模型，合理对岗位及单位间人才进行配置，准确预测岗位人数。通过对历史人员流动信息、各岗位及单位间流动历史数据进行分析总结，剖析流动特征，统计分析与人员基础信息联系紧密的特征数据，掌握各岗位及单位人才需求的一般规律和特例。通过方差分析、交叉验证等方法对不同学历、不同专业、不同技能等级下的人员流动发生频次进行检验，输出结果为岗位人数在不同维度的分布特点，以及专业分布存在显著差异的岗位大类或中类，为从整体上掌握人员岗位分布特征的一般规律提供支持。根据指标波动制定岗位间正常流转的标准。正常流动的岗位，各个指标会在合理的区间内波动，通过对一定时间段内未发生人员变化的岗位及单位进行分析，构建正常人员流动状态标准。首先输入数据为正常流动状态的指标数据，通过关联分析等数据挖掘算法，研究各指标的集中分布区间。输出结果为正常运行状态各指标的合理取值区间。发生人员流失之前，岗位在运行指标方面会呈现一定的前兆特征，通过构建各类人员流出、流入类型与运行指标之间的关系模型，研究岗位指标特征与***发生之间的关系，识别人员流转前兆特征。
优选的，所述电网人力配置应用***的数据中心分析模块可对电力人力培训进行分析匹配管理，该方法将不同特征的电网人员与培训内容及频率相结合，定期对人员行进培训的组织及安排，通过人力资源管控***与电网人员培训体系进行交互，人力资源管理***可自动对不同人员分别进行协同安排，从而使常规的人员培训组织发展为自动人员培训分配，根据人员岗位的特点、工作经验的积累及对人员能力的不同需求，将人员及岗位特征与培训的内容进行关联性分析，寻找人员与培训内容间的潜在联系。该方法克服了现有方法只靠专家或领导经验定性分配的缺点，从影响不同岗位人员培训效果的的因素出发，充分应用梳理统计中的关联分析法，对大量的人员基础信息及培训数据进行分析计算，大幅度提高了该方法的理论支撑，能为不同单位、不同部门、不同岗位、不同人员提供相关的数据参考。
本发明的有益效果：该方法解决了现有技术电网体制繁杂机构设置下人力资源数据不一致的技术问题，克服了现有技术只靠专家或领导经验定性分配并指导电力***人力资源工作的缺点，从影响电力***岗位人员能力发挥的因素出发，对大量的人员流动数据进行分析，能为电力***不同单位、不同部门、不同岗位、不同人员提供精准的一站式分析应用***及方法，并进行可视化展示。不仅为电力***人力管理提供了精准方便的应用工具，同时极大地节约电力***人力成本。
附图说明
图1是本发明提供的一种电网人力配置应用***结构框架图。
图2是一种电力人力岗位配置方法流程图。
图3是一种电力人力流动趋势预测方法流程图
图4是一种电力人力岗位培训分析方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
如图1所示，本发明提供一种电网人力配置应用***，该***包括：
(1)数据源模块：采集的人员基础信息数据，包括ERP人力资源集中部署数据库、国网招聘平台、国网定员***、人力资源管控***等电力***使用的多个数据信息***。采集人员基础信息数据包括人员年龄、性别、专业、最高学历、岗位类别、岗位等级、技能等级、职称、入职时间、工作年限、所属单位、所述部门等。
(2)数据整合模块：采用抽取、转换、加载的方法将多个***数据库格式统一至电力***人力配置分析与管理数据库。优选的，采用运用ETL工具将数据按月抽取至数据分析平台，并监控数据质量与***资源利用率指标。
进一步的，该模块主要针对数据源中的定员信息、个人数据、教育信息、组织信息、岗位信息、员工统计、专业信息等历史业务数据进行计算统计与数据整合，通过ETL、数据复制等工具实现从ERP人资集中部署***、国网招聘平台、国网定员***、人资管理信息***等***中抽取和采集结构化数据(关系数据库记录)、半结构化数据(日志、邮件等)、非结构化数据(文件、视频、音频、网络数据流等)，同时，实现数据的实时、非实时采集等数据接入数据仓库(MPP)。同时负责进行海量数据的存储，针对全数据类型和多样计算需求，以海量规模存储、快速查询读取为特征，存储来自数据整合阶段所抽取和采集的各类数据，支撑数据处理层的高级应用。
通常情况下，非结构化数据存储在分布式文件***中，半结构化数据采用列式数据库或键值数据库，结构化数据采用行式存储数据库存储，实时性高、计算性能要求高的数据存储在内存数据库或实时数据库。对多样化的大数据提供流计算、批量计算、内存计算、查询计算等计算功能，允许对分布式存储的数据文件或内存数据进行查询和计算。基于批量计算组件，实现数据定期预处理，形成宽表以支撑后续数据挖掘分析。采用抽取、转换、加载的方法将多个***数据库格式统一至电力***人力配置分析与管理数据库。
(3)知识库模块：通过人力资源管理***获取岗位流动数据，结合人员基础数据，建立岗位及专业知识库，将数据中人员特征及岗位描述及时在知识库中更新，根据知识库中的类别与历史数据确定电网人员的岗位配置规则。
(4)数据处理模块：根据数据的分布情况，选取适当的数据范围对数据进行处理，是处理后的数据标准化及特征化。通过Apriori算法确定每个人员流动数据中每个项的支持度，置信度。以人员岗位间流动的每一条数据为样本，学历、年龄、性别、专业技术资格、技能等级为人员特征，将原始数据转换为岗位相关的样本数据。
(5)数据中心分析模块：所述数据中心分析模块为本发明提供的一种电网人力配置应用***核心模块，用于与其他模块相连，通过对人员基础信息、人员特征及流动数据的实时采集，在满足电网稳定管理的基础上，实现电力***人力资源的优化配置。完成人员配置分析、人才需求预测分析、人员培训预测及分析等。对岗位人员需求度进行不同时间尺度的优化调整与控制，实现电力人力资源的全局平衡，以及电网整体的精益化管理。
(6)数据展示模块：显示查询结果及可视化展示分析结果，以人员专业为分析角度，展示未来各专业人员需求、变动趋势，对各单位人员年龄结构、学历结构、岗位级别机构进行对比分析并进行可视化展示，并按单位类别、人员类别、年龄结构、学历结构、专业技术资格、技能等级及职务级别展示各专业人员配置情况并对未来人员需求度进行预测，为公司决策层提供辅助支撑。
(7)指令下发模块：用于下发指令。
实施例2
如图2所示，本发明提供一种电网人力配置方法，该方法所对岗位间人员流动数据中的潜在信息进行挖掘，采用人工神经网络算法对岗位特征与人员特征建立匹配模型，合理对人员进行岗位匹配，准确预测岗位人数。通过对历史人员流动信息、各岗位历史数据进行分析总结，剖析岗位特征，统计分析与人员基础信息联系紧密的特征数据，掌握各岗位人才需求的一般规律和特例。通过方差分析、交叉验证等方法对不同学历、不同专业、不同技能等级下的人员流动发生频次进行检验，输出结果为岗位人数在不同维度的分布特点，以及专业分布存在显著差异的岗位大类或中类，为从整体上掌握人员岗位分布特征的一般规律提供支持。根据指标波动制定岗位间正常流转的标准。正常流动的岗位，各个指标会在合理的区间内波动，通过对一定时间段内未发生人员变化的岗位进行分析，构建岗位正常人员流动状态标准。首先输入数据为正常流动状态的指标数据，通过关联分析等数据挖掘算法，研究各指标的集中分布区间。输出结果为正常运行状态各指标的合理取值区间。发生人员流失之前，岗位在运行指标方面会呈现一定的前兆特征，通过构建各类人员流出、流入类型与运行指标之间的关系模型，研究岗位指标特征与***发生之间的关系，识别人员流转前兆特征。
该方法具体包括以下步骤：
步骤一：通过电网人力配置***数据源模块采集的人员基础信息数据，数据源模块采集人员基础信息数据包括人员年龄、性别、专业、最高学历、岗位类别、岗位等级、技能等级、职称、入职时间、工作年限、所属单位、所述部门等。
步骤二：抽取、转换、加载的方法将多个***数据库格式统一至电力***人力配置分析与管理数据库。优选的，运用ETL工具将数据按月抽取至数据分析平台，并监控数据质量与***资源利用率、内存使用率、数据库空间使用率、***平均响应时长等指标。
步骤三：通过人力资源管理***获取岗位流动数据，结合人员基础数据，建立岗位及专业知识库，将数据中人员特征及岗位描述及时在知识库中更新，根据知识库中的类别与历史数据确定电网人员的岗位配置规则；
步骤四：根据数据的分布情况，选取适当的数据范围对数据进行处理，是处理后的数据标准化及特征化。通过Apriori算法确定每个人员流动数据中每个项的支持度，置信度。以人员岗位间流动的每一条数据为样本，学历、年龄、性别、专业技术资格、技能等级为人员特征，将原始数据转换为岗位相关的样本数据；
步骤五：设置置信度阈值，按照样本数据的规则定期提取人员专业、技能等级、学历、专业技术资格等特征与岗位大、中、小类配置的规则；
步骤六：提取频繁项集中具有代表性的项集，分析人员特征及岗位匹配的典型样例；
步骤七：建立人员在岗位间的容流动的序列模式，以时间为基线，分析人员的岗位间流动趋势；
步骤八：按单位类别、人员类别、年龄结构、学历结构、专业技术资格、技能等级、职务级别信息进行人员配置分析，按职务级别人员配置趋势预测；
步骤九：输入人员基础信息；
步骤十：按规则下发通知。
实施例3
如图3所示，本发明提供电力人力流动趋势预测方法，该方法对岗位及单位间人员流动数据中的潜在信息进行挖掘，采用关联分析算法对各岗位及单位中的不同流动特征与人员特征建立流入与流出情况预测模型，合理对岗位及单位间人才进行配置，准确预测岗位人数。通过对历史人员流动信息、各岗位及单位间流动历史数据进行分析总结，剖析流动特征，统计分析与人员基础信息联系紧密的特征数据，掌握各岗位及单位人才需求的一般规律和特例。通过方差分析、交叉验证等方法对不同学历、不同专业、不同技能等级下的人员流动发生频次进行检验，输出结果为岗位人数在不同维度的分布特点，以及专业分布存在显著差异的岗位大类或中类，为从整体上掌握人员岗位分布特征的一般规律提供支持。根据指标波动制定岗位间正常流转的标准。正常流动的岗位，各个指标会在合理的区间内波动，通过对一定时间段内未发生人员变化的岗位及单位进行分析，构建正常人员流动状态标准。首先输入数据为正常流动状态的指标数据，通过关联分析等数据挖掘算法，研究各指标的集中分布区间。输出结果为正常运行状态各指标的合理取值区间。发生人员流失之前，岗位在运行指标方面会呈现一定的前兆特征，通过构建各类人员流出、流入类型与运行指标之间的关系模型，研究岗位指标特征与***发生之间的关系，识别人员流转前兆特征。
实施例4
如图4所示，本发明提供一种电力人力培训分析方法，该方法将不同特征的电网人员与培训内容及频率相结合，定期对人员行进培训的组织及安排，通过人力资源管控***与电网人员培训体系进行交互，人力资源管理***可自动对不同人员分别进行协同安排，从而使常规的人员培训组织发展为自动人员培训分配，根据人员岗位的特点、工作经验的积累及对人员能力的不同需求，将人员及岗位特征与培训的内容进行关联性分析，寻找人员与培训内容间的潜在联系。该方法克服了现有方法只靠专家或领导经验定性分配的缺点，从影响不同岗位人员培训效果的的因素出发，充分应用梳理统计中的关联分析法，对大量的人员基础信息及培训数据进行分析计算，大幅度提高了该方法的理论支撑，能为不同单位、不同部门、不同岗位、不同人员提供相关的数据参考。本发明包括以下功能：
●衡量过去一年电网人均培训情况，帮助人力资源管理部门制订合理的培训课时，更好的发挥培训效果而不影响人员的日常工作；
●根据各人员的不同特点安排与之相符的培训课程似的培训效果最大化，为人员制订符合其特征的培训课程；
●分析培训课程与人员绩效的关联关系，帮助管理人员判断培训对实际工作的效果显著性。
●展示上一季度或年度培训对下一季度或年度企业效益的影响；
基于关联分析的电网人员培训组织以培训计划为基础，满足各单位、岗位人员培训及考核方法等约束条件，以最大化培训效果为目标，该方法具体包括以下步骤：
步骤一：通过人力资源管控***采集的人员基础信息数据，获取人员基本信息，包括专业、岗位、技能等级、职称、学历等；
步骤二：通过人力资源管理***获取人员培训数据，结合人员基础数据，确定电网人员的培训内容及成果；
步骤三：根据数据的分布情况，选取适当的数据范围对数据进行处理，是处理后的数据标准化及特征化。通过Apriori算法确定每个人员流动数据中每个项的支持度，置信度。以人员培训的每一条数据为样本，学历、年龄、性别、专业技术资格、技能等级为人员特征，将原始数据转换为培训相关的样本数据；
步骤四：设置置信度阈值，并提取人员培训的规则；
步骤五：提取频繁项集中具有代表性的项集，分析人员特征及岗位匹配的典型样例；
步骤六：建立人员在岗位间培训内容流动的序列模式，以时间为基线，分析人员的培训趋势；
步骤七：建立人员培训匹配度的分析标准；
步骤八：输入人员基础信息；
步骤九：按规则下发培训通知。
Claims (10)
1.一种电网人力配置应用***，其特征在于，该***包括如下模块：
数据源模块：采集的人员基础信息数据；
数据整合模块：运用ETL工具将数据按月抽取至数据分析平台，并监控数据；
知识库模块：根据知识库中的类别与历史数据确定电网人员的岗位配置规则；
数据处理模块：采用Apriori算法确定每个人员流动数据中每个项的支持度，置信度；以人员岗位间流动的每一条数据为样本，学历、年龄、性别、专业技术资格、技能等级为人员特征，将原始数据转换为岗位相关的样本数据；
数据中心分析模块：用于与其他模块相连，通过对人员基础信息、人员特征及流动数据的实时采集，完成人员配置分析，对岗位人员需求度进行不同时间尺度的优化调整与控制；
数据展示模块：显示查询结果及可视化展示分析结果；
指令下发模块：用于下发指令；
其中，数据源模块、数据整合模块、知识库模块、数据处理模块、数据展示模块均与数据中心分析模块连接。
2.如权利要求1所述的一种电网人力配置应用***，其特征在于，该***数据监测模块，监测数据质量与***资源利用率、内存使用率、数据库空间使用率、***平均响应时长三个指标。
3.如权利要求1所述的一种电网人力配置应用***，其特征在于，该***数据中心分析模块，包括：人员配置分析、人才需求预测分析、人员培训预测及分析。
4.一种电网人力配置方法，其特征在于，采用电网人力配置应用***包含的数据源模块、数据整合模块、知识库模块、数据处理模块、数据中心分析模块、数据展示模块及指令下发模块完成人员配置分析、人才需求预测分析、人员培训预测及分析。
5.如权利要求4所述的一种电网人力配置方法，其特征在于，该方法包含如下步骤：
步骤一：通过电网人力配置应用***数据源模块采集的人员基础信息数据，数据源模块采集人员基础信息数据包括人员年龄、性别、专业、最高学历、岗位类别、岗位等级、技能等级、职称、入职时间、工作年限、所属单位、所述部门；
步骤二：运用ETL工具将数据按月抽取至电力***人力配置分析与管理数据库，并监控数据质量与***资源利用率指标；
步骤三：通过人力资源管理***获取岗位流动数据，结合人员基础数据，建立岗位及专业知识库，将数据中人员特征及岗位描述及时在知识库中更新，根据知识库中的类别与历史数据确定电网人员的岗位配置规则；
步骤四：根据数据的分布情况，选取适当的数据范围对数据进行处理，是处理后的数据标准化及特征化,通过Apriori算法确定每个人员流动数据中每个项的支持度，置信度；
步骤五：设置置信度阈值；
步骤六：提取频繁项集中具有代表性的项集，分析人员特征及岗位匹配的典型样例；
步骤七：建立人员在岗位间的容流动的序列模式，以时间为基线，分析人员的岗位间流动趋势；
步骤八：按单位类别、人员类别、年龄结构、学历结构、专业技术资格、技能等级、职务级别信息进行人员配置分析，按职务级别人员配置趋势预测；
步骤九：输入人员基础信息；
步骤十：按规则下发通知。
6.如权利要求5所述的一种电网人力配置方法，其特征在于，采用人工神经网络算法对岗位特征与人员特征建立匹配模型，合理对人员进行岗位匹配，准确预测岗位人数。
7.如权利要求4所述的一种电网人力配置方法，其特征在于，该方法完成人才需求预测分析包括如下技术方案：
S1.采用关联分析算法对各岗位及单位中的不同流动特征与人员特征建立流入与流出情况预测模型，合理对岗位及单位间人才进行配置，准确预测岗位人数；
S2.通过对历史人员流动信息、各岗位及单位间流动历史数据进行分析总结，剖析流动特征，统计分析与人员基础信息联系紧密的特征数据，掌握各岗位及单位人才需求的一般规律和特例；
S3.通过方差分析、交叉验证方法对不同学历、不同专业、不同技能等级下的人员流动发生频次进行检验；
S4.构建指标波动岗位间正常流转的标准；
S5.对发生人员流失前兆特征分析，通过构建各类人员流出、流入类型与运行指标之间的关系模型，研究岗位指标特征与***发生之间的关系，识别人员流转前兆特征。
8.如权利要求4所述的一种电网人力配置方法，其特征在于，该方法对电力人力培训进行分析匹配管理,包括如下步骤：
步骤一：通过人力资源管控***采集的人员基础信息数据，获取人员基本信息，包括专业、岗位、技能等级、职称、学历等；
步骤二：通过人力资源管理***获取人员培训数据，结合人员基础数据，确定电网人员的培训内容及成果；
步骤三：根据数据的分布情况，选取适当的数据范围对数据进行处理，是处理后的数据标准化及特征化；通过Apriori算法确定每个人员流动数据中每个项的支持度，置信度；以人员培训的每一条数据为样本，学历、年龄、性别、专业技术资格、技能等级为人员特征，将原始数据转换为培训相关的样本数据；
步骤四：设置置信度阈值，并提取人员培训的规则；
步骤五：提取频繁项集中具有代表性的项集，分析人员特征及岗位匹配的典型样例；
步骤六：建立人员在岗位间培训内容流动的序列模式，以时间为基线，分析人员的培训趋势；
步骤七：建立人员培训匹配度的分析标准；
步骤八：输入人员基础信息；
步骤九：按规则下发培训通知。
9.如权利要求8所述的一种电网人力配置方法，其特征在于，该方法对电力人力培训进行分析匹配管理,将不同特征的电网人员与培训内容及频率相结合，定期对人员行进培训的组织及安排，通过人力资源管控***与电网人员培训体系进行交互，人力资源管理***自动对不同人员分别进行协同安排，使常规的人员培训组织发展为自动人员培训分配。
10.如权利要求9所述的一种电网人力配置方法，其特征在于，该方法根据人员岗位的特点、工作经验的积累及对人员能力的不同需求，将人员及岗位特征与培训的内容进行关联性分析，寻找人员与培训内容间的潜在联系。
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