[发明专利]一种企业招聘周期的动态预测方法及装置

说明书

本发明公开了一种企业招聘周期的动态预测方法及装置，涉及一种数据分析统计技术领域，主要目的在于解决现有在企业的人才招聘过程中，如何有效的、实时的、低投入高回报的预测企业的人才招聘周期的问题。包括：获取企业招聘周期的管理需求信息，所述管理需求信息包括简历筛选过程信息、甄选过程信息、发放Offer过程信息、入职过程信息；通过预先建立的静态线性回归模型计算所述管理需求信息的招聘周期，所述静态线性回归模型为根据企业历史数据通过统计软件建立的统计公式；解析所述招聘周期的子周期的分布参数信息，利用水晶球Crystal Ball软件设置分布类型，并运行所述水晶球Crystal Ball软件得到企业招聘周期的预测值。

技术领域

本发明涉及一种数据分析统计技术领域，特别是涉及一种企业招聘周期的动态预测方法及装置。

背景技术

随着经济全球化和信息化的发展，对现代企业管理者更是提出了更高的管理要求，要想在竞争中胜任工作，不仅要有气魄、胆识、丰富的管理经验，还需要管理者具有敏锐的洞察力，即需要管理者有预测未来和改善未来的能力。而这里所说的预测能力就需要依靠大量的数据分析，通过数据分析和预测，协助管理者做出合理决策。如何有效的进行数据分析，使得企业在面对激烈的人才市场竞争过程中取胜，如何快速高效的吸引和保留核心技术人才，就显得尤为关键，尤其在对招聘周期的预测和改善上，现实环境对企业管理者提出了更高挑战，人才竞争分秒必争，刻不容缓。

首先，在招聘周期的动态预测方法上，目前未见国内有相关资料如专利或论文发表；在现实的企业环境中，也鲜有国内企业掌握预测规律和模型，目前多数企业仅是基于数据库信息做定量的数据统计和趋势判断。

其次，即使在有数据库做支撑的基础上，可利用历史数据建立线性回归模型，但仍只能将其划分为静态的预测方法；并没有充分考虑历史数据的随机分布特点，更不能实时的进行仿真和分析，缺少动态的预测方法，即没有充分的利用数据库信息进行预测和改善。

再次，人力资源管理的投入上，国内大型企业的管理理念和成熟度较高，受国际先进公司的影响，有能力、有意愿在人力资源的智能管理上进行投入；但对于处于创业或爬坡期的中小企业来说，尤其是在购买人力资源管理系统预算有限的条件下，如何能低成本投入，但仍能提高人力资源管理的成熟度水平，就需要另辟蹊径，寻求简单高效的方法。

基于以上原因，在企业的人才招聘过程中，如何有效的、实时的、低投入高回报的预测企业的人才招聘周期，成为企业亟需解决的关键问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种企业招聘周期的动态预测方法及装置，主要目的在于解决现有在企业的人才招聘过程中，如何有效的、实时的、低投入高回报的预测企业的人才招聘周期的问题。

依据本发明一个方面，提供了一种企业招聘周期的动态预测方法，包括：

获取企业招聘周期的管理需求信息，所述管理需求信息包括简历筛选过程信息、甄选过程信息、发放Offer过程信息、入职过程信息；

通过预先建立的静态线性回归模型计算所述管理需求信息的招聘周期，所述静态线性回归模型为根据企业历史数据通过统计软件建立的统计公式；

解析所述招聘周期的子周期的分布参数信息，利用水晶球Crystal Ball 软件设置分布类型，并运行所述水晶球Crystal Ball软件得到企业招聘周期的预测值。

进一步地，所述方法还包括：

提取招聘数据库信息中不同类型、不同岗位、不同候选人、不同各录取人条件的变量数据；

根据所述变量数据的字段信息，在统计软件中建立静态线性回归模型，所述静态线性回归模型：招聘周期＝-12.7+1.46×(简历筛选过程平均天数+甄选过程平均天数+发放Offer过程平均天数)。

进一步地，所述方法还包括：