[发明专利]一种基于大数据建模的人才结构分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于大数据建模的人才结构分析方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤10、获取学校每一次省市质检的学生成绩存储到数据库；

步骤20、获取学生的意向选科存储到数据库；

步骤30、获取学生预先设置的目标职业、目标专业以及目标学校数据存储到数据库；

步骤40、获取数据库中学生成绩信息，计算本省学校的省市质检与高考的难度比例系数N，将学生本次省市质检成绩与难度比例系数N计算出高考预测分数，对学生的高考预测分数进行分段，得到成绩预测分布信息并进行显示；

步骤50、将学生预先设置的目标专业和学生的意向选科进行匹配，得到学生倾向专业与选科的匹配度报告，若匹配度高则通过选科，否则选科失败；

步骤60、根据学生预先设置的目标专业和学生的意向选科得到学生职业发展分布结构图。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据建模的人才结构分析方法，其特征在于：所述难度比例系数N的计算方式具体为：获取前m次的省市质检平均分，依次除对应高考平均分得到m个难度系数，对m个难度系数求取平均数得到难度比例系数N，所述m取值为大于2的整数。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据建模的人才结构分析方法，其特征在于：所述方法还包括：步骤70、获取学校学生的选科信息，得到各个科目的学生人数，计算每一科目所需分配的教师人数，结合现有的教师人数调整各学校的教师结构。

4.一种基于大数据建模的人才结构分析系统，其特征在于：包括成绩获取模块、选科获取模块、倾向专业获取模块、高考预测模块、选科审核模块以及人才结构分析模块：

所述成绩获取模块，用于获取学校每一次省市质检的学生成绩存储到数据库；

所述选科获取模块，用于获取学生的意向选科存储到数据库；

所述倾向专业获取模块，用于获取学生预先设置的目标职业、目标专业以及目标学校数据存储到数据库；

所述高考预测模块，用于获取数据库中学生成绩信息，计算本省学校的省市质检与高考的难度比例系数N，将学生本次省市质检成绩与难度比例系数N计算出高考预测分数，对学生的高考预测分数进行分段，得到成绩预测分布信息并进行显示；

所述选科审核模块，用于将学生预先设置的目标专业和学生的意向选科进行匹配，得到学生倾向专业与选科的匹配度报告，若匹配度高则通过选科，否则选科失败；

所述人才结构分析模块，根据学生预先设置的目标专业和学生的意向选科得到学生职业发展分布结构图。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据建模的人才结构分析系统，其特征在于：所述难度比例系数N的计算方式具体为：获取前m次的省市质检平均分，依次除对应高考平均分得到m个难度系数，对m个难度系数求取平均数得到难度比例系数N，所述m取值为大于2的整数。

6.根据权利要求4所述的一种基于大数据建模的人才结构分析系统，其特征在于：所述系统还包括教师自动调整模块，所述教师自动调整模块，用于获取学校学生的选科信息，得到各个科目的学生人数，计算每一科目所需分配的教师人数，结合现有的教师人数调整各学校的教师结构。