[发明专利]基于海量用户操作行为数据的工作行为分析方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于数据智能分析技术领域，具体涉及一种基于海量用户操作行为数据的工作行为分析方法及系统。

背景技术

随着越来越激烈的市场竞争，人员精细化管理已被各行各业视作一种精神和理念广泛吸收，纳入企业文化，成为在市场经济条件下相互竞争的一种重要表现形式，成为决定企业未来竞争成败的关键因素。

有效合理的精细化管理方式，能够逐渐改变员工的工作态度和工作方式，提高员工的职业素质和职业道德，最终改变公司风貌，促进公司发展。

然而，精细化管理方式的基础环节为：需要掌握员工的工作行为，现有技术中，主要通过管理者的观察而获得员工的工作行为，该种员工工作行为的获取方式，存在以下问题：(1)具有较大的主观性，对管理者本身的综合素质要求较高，如果管理者本身出现问题，会出现比较严重的后果。(2)所获取到的员工工作行为的数据不全面，无法对员工整体工作状态进行全面掌握。(3)无法实时掌握员工工作行为，具有一定的滞后性。

因此，如何有效解决员工工作行为数据获取的问题，进而提高员工在工作时间的工作效率，降低企业用工成本，促进企业精细化管理至关重要，现有技术中尚未出现有效的解决办法。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种基于海量用户操作行为数据的工作行为分析方法及系统，可有效解决上述问题。

本发明采用的技术方案如下：

本发明提供一种基于海量用户操作行为数据的工作行为分析方法，包括以下步骤：

步骤1，对每台电脑的操作系统进行实时监控，只要出现焦点应用程序，即记录焦点应用程序的焦点应用程序ID以及焦点应用程序的开始时间点；

然后，持续对所述焦点应用程序进行操作事件的监控，只要监控到发生一次操作事件，即记录操作事件发生时的操作时间点；如此持续，直到监控到出现一个新的焦点应用程序时，表明原焦点应用程序已被切换，因此，记录下原焦点应用程序的结束时间点；

由此，焦点应用程序ID、焦点应用程序的开始时间点T1、焦点应用程序的结束时间点T2、焦点应用程序在T1到T2时间段发生操作事件时的操作时间点、以及登录账户ID的对应关系即形成一条操作行为数据；操作行为数据实时存储到实时数据存储区；

步骤2，每隔设定时间间隔，自动将实时数据存储区所存储的操作行为数据迁移到离线数据存储区；

步骤3，根据每个登录账户ID的角色，预定义与其对应的关键应用程序ID和非关键应用程序ID；

步骤4，采用实时数据分析或自定义离线数据分析方法，基于每个登录账户ID的角色，对实时数据存储区和离线数据存储区所存储的操作行为数据进行分析，得到分析结果。

优选的，步骤1中，所述焦点应用程序是指位于前台显示的应用程序。

优选的，步骤1中，操作事件是指：鼠标点击事件、键盘输入事件和/或触摸屏幕输入事件。

优选的，步骤2中，设定时间间隔为24小时。

优选的，步骤4中，具体分析方法包括以下几种：

第一种，对于每个登录账户ID，统计出在指定时间段内，对关键应用程序ID和非关键应用程序ID的操作持续时间的比例图；其中，操作持续时间是指：在指定时间段内，应用程序成为焦点应用程序的持续时间长度；

同时，统计出在指定时间段内，对关键应用程序ID和非关键应用程序ID发生操作事件次数的比例图；

第二种，获取到属于同一部门的各个员工的登录账户ID，然后，将指定日期的24小时划分为多个时间段，计算得到在每个时间段中，同一部门的各个登录账户ID所发生的操作事件次数和，以及，属于关键应用程序的焦点应用程序的操作持续时间长度和；然后，以时间段为横坐标，以操作事件次数和和操作持续时间长度和操作持续时间长度和为纵坐标，得到操作行为分布图；

第三种，计算得到同一登录账户ID在指定时间段中，焦点应用程序的持续时间长度和和操作次数和；然后，分别向持续时间长度和操作次数赋一个权重值，进而得到各个焦点应用程序的总评价分值，按总评价分值由高到低的顺序，对同一时间段内的各个焦点应用程序进行排序。

本发明还提供一种基于海量用户操作行为数据的工作行为分析系统，包括：

采集模块，所述采集模块用于采集以下信息：焦点应用程序ID、焦点应用程序的开始时间点T1、焦点应用程序的结束时间点T2、焦点应用程序在T1到T2时间段发生操作事件时的操作时间点、以及登录账户ID的对应关系；

实时数据存储模块，用于实时存储所述采集模块采集到的相关数据；