[发明专利]一种工作人员工作饱和程度分析方法

权利要求书

1.一种工作人员工作饱和程度分析方法，其特征在于，所述分析方法包括如下步骤：

步骤1，获取工作人员数据的样本序列；

步骤2，根据样本序列建立事实表，事实表包含事务事实、快照事实、线性项目事实、状态事实；

步骤3，将事实表中的数据划分成离散型数据和连续型数据；

步骤4，运用显著性差异分析离散型数据判断离散型数据显著性差异；

步骤5，运用皮尔逊相关系数分析连续型数据得到连续型数据相关性；

步骤6，根据离散型数据显著性差异和连续型数据相关性计算出工作人员饱和度。

2.根据权利要求1所述的一种工作人员工作饱和程度分析方法，其特征在于，在步骤1中，所述样本序列包含至少一个部门的工作人员数据和对应的时间周期，所述时间周期相连续。

3.根据权利要求1所述的一种工作人员工作饱和程度分析方法，其特征在于，在步骤2中，所述建立事实表方法包括以下子步骤：

步骤3.1，根据样本序列中有效工作时间内的记录过滤噪声数据；

步骤3.2，基于有效工作时间内的记录以及部门提供的基础数据建立事实表；

其中，噪声数据为有效工作时间外的记录数据。

4.根据权利要求1所述的一种工作人员工作饱和程度分析方法，其特征在于，在步骤3中，根据事实表的快照事实中工作人员在某一指定时间的连续与离散状态将事实表中的数据划分成离散型数据和连续型数据。

5.根据权利要求1所述的一种工作人员工作饱和程度分析方法，其特征在于，在步骤4中，运用显著性差异分析离散型数据方法为，用显著性差异判断法来分别判断性别、学历、区域、天气、时间维度的平均工作时长的显著性差异是否具有离散型数据显著性差异，其中，显著性差异判断法为计算离散型数据假设检验中的P值，P值小于0.05时说明对比的离散型数据之间有显著性差异，P值为其他情况说明对比的离散型数据之间没有显著性差异。

6.根据权利要求1所述的一种工作人员工作饱和程度分析方法，其特征在于，在步骤5中，运用皮尔逊相关系数分析连续型数据相关性的方法为，运用皮尔逊相关系数分别对工作人员的平均工作时长、所属年龄、工龄、工作天数、业务数量、业务种类的两两之间对比的连续型数据之间进行相关性分析，从而分析出连续型数据与平均工作时长之间的连续型数据相关性。

7.根据权利要求1所述的一种工作人员工作饱和程度分析方法，其特征在于，在步骤6中，根据离散型数据显著性差异和连续型数据相关性找出显著性差异P值小于0.05的离散型数据或相关度为0和-1的连续型数据，将该离散型数据和连续型数据占数据的比例作为工作人员饱和度，其中，0表示连续型数据无关，-1表示连续型数据负相关；其中，P值为离散型数据的假设检验，P值小于0.05时说明对比的离散型数据之间有显著性差异，P值为其他情况说明对比的离散型数据之间没有显著性差异。

8.一种工作人员工作饱和程度分析装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取工作人员数据的样本序列；

建表单元，用于根据样本序列建立事实表，事实表包含事务事实、快照事实、线性项目事实、状态事实；

分类单元，用于将事实表中的数据划分成离散型数据和连续型数据；

离散型数据分析单元，用于运用显著性差异分析离散型数据判断离散型数据显著性差异；

连续型数据分析单元，用于运用皮尔逊相关系数分析连续型数据得到连续型数据相关性；

饱和度计算单元，用于根据离散型数据显著性差异和连续型数据相关性计算出工作人员饱和度。