[发明专利]基于活动窗口统计终端工作效率的方法和系统在审
申请号: | 201310152300.7 | 申请日: | 2013-04-27 |
公开(公告)号: | CN103279816A | 公开(公告)日: | 2013-09-04 |
发明(设计)人: | 朱隽 | 申请(专利权)人: | 深信服网络科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q10/10 |
代理公司: | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人: | 胡海国 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 活动 窗口 统计 终端 工作效率 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及通讯技术领域,尤其是涉及一种基于活动窗口统计终端工作效率的方法和系统。
背景技术
企业、单位都特别注重员工的工作效率,现有技术中对员工的工作效率统计方法一般有以下几种:1、随机抽查;2设定绩效目标等管理方法;3、分析员工产生的网络流量。
其中,第1种方式不可靠,具有很强的随机性和波动性。第2种方法是通过各种管理办法来提高员工的积极性和设定最低标准,这种方法对于不同的行业、不同的领域需要采用不同的方式,这种方法对组织架构、组织流程都有很高的要求。第3种方法是通过分析每个员工产生的网络流量产生报表,然后根据报表分析每个员工产生的一些“不合理”流量,例如浏览视频、浏览小说、玩单机游戏等。这种方法方案缺陷在于流量和员工的工作效率往往并不对等,例如用户使用了120KB的流量下载了一部小说,但是可能需要累积耗时50小时才能完成小说的浏览,而每个用户每天产生的流量可能达到数百兆甚至更多。所以占比可能千分之甚至万分之一的流量却要花掉用户真正最长的时间,因此通过网络流量无法准确知晓每个员工的工作效率。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于活动窗口统计终端工作效果的方法和系统,提高统计员工工作效率的准确性和可靠性。
本发明提出一种基于活动窗口统计终端工作效率的方法,包括:
终端以设定的第一时间间隔,定期获取自身当前的活动窗口相关信息;
终端汇总每个设定的第二时间间隔内所获取的所述活动窗口相关信息,并在每个第二时间间隔内的终了时间点将对应的第二时间间隔内获取的活动窗口相关信息上报到分析服务器;
分析服务器接收每个终端上报的活动窗口相关信息,实时汇总每个终端当前已上报的活动窗口相关信息,并根据已上报的活动窗口相关信息计算每个终端当前每种活动窗口对应的进程已运行的时间;
分析服务器根据预设的分析策略,确定每个终端对应的每个活动窗口对应的进程类型和已运行的时间,并根据每个终端对应的每个活动窗口对应的进程类型和已行的时间,计算每个终端的工作效率。
优选地,所述活动窗口相关信息包括:活动窗口名称、该活动窗口对应的进程名称和已运行时间、以及该活动窗口对应的标题;
所述分析服务器根据预设的分析策略,确定每个终端对应的每个活动窗口对应的进程类型具体包括:
分析服务器对已上报的每个终端的活动窗口对应的标题进行分词、分类,根据预设的分析策略对所述活动窗口对应标题的分词、分类结果进行分析,确定每个终端的活动窗口对应的进程类型;
所述活动窗口对应的进程类型包括:影响工作效率的活动窗口对应的进程、不影响工作效率的活动窗口对应的进程,不确定是否影响工作效果的活动窗口对应的进程。
优选地,所述终端以设定的第一时间间隔,定期获取自身当前的活动窗口相关信息之后还包括:
终端实时存储所述定期获取的活动窗口相关信息。
优选地,当所述终端个数为两个以上,则不同终端向分析服务器上报活动窗口相关信息的时间点不同。
优选地,所述终端向分析服务器上报的活动窗口相关信息中携带有终端获取该活动窗口相关信息的时间信息;
所述分析服务器接收到每个终端上报的活动窗口相关信息后,根据所述时间信息,确定每个终端获取对应活动窗口相关信息的时间。
优选地,所述终端将获取的活动窗口相关信息上报到分析服务器之前还包括:
对所述获取的每个活动窗口相关信息进行加密处理;
所述分析服务器接收每个终端上报的活动窗口相关信息之后还包括:
对接收到的每个终端发送的每个活动窗口相关信息进行解密处理。
本发明另提出一种基于活动窗口统计终端工作效率的系统,包括:至少一个终端和分析服务器;
所述终端,用于以设定的第一时间间隔,定期获取自身当前的活动窗口相关信息;以及汇总每个设定的第二时间间隔内所获取的活动窗口相关信息,并在每个第二时间间隔内的终了时间点将对应的第二时间间隔内获取的活动窗口相关信息上报到分析服务器;
所述分析服务器,用于接收每个终端上报的活动窗口相关信息,并实时汇总每个终端当前已上报的活动窗口相关信息,计算每个终端当前每种活动窗口对应的进程已运行的时间;以及根据预设的分析策略,确定每个终端对应的每个活动窗口对应的进程类型和已运行的时间,并根据每个终端对应的每个活动窗口进程类型和已运行的时间,计算每个终端的工作效率。
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