[发明专利]基于大数据模型的电力创新人才能力评估方法

说明书

本发明公开了基于大数据模型的电力创新人才能力评估方法，涉及能力评估领域。目前，浙江电网正在快速开展着创新型人才队伍的建设工作，目前人才的评估主观性强，不能全面了解员工的特点，不利于人才队伍的选拔和培养工作。本发明包括步骤1)数据采集；2)数据处理；3)构建模型；4)模型结果输出。本技术方案基于浙江电网创新基地员工的基础数据信息、能力评测数据、考核评测数据等数据信息，借助大数据技术和算法模型构建的人才工作能力评估分析方法，深入全面地对员工不同维度的工作能力进行评估分析，有效帮助管理部门决策者科学全面地了解员工队伍的能力情况，根据员工能力评估，开展精准的创新型人才队伍的选拔、培养工作。

技术领域

本发明涉及能力评估领域，尤其涉及基于大数据模型的电力创新人才能力评估方法。

背景技术

目前，浙江电网正在快速开展着创新型人才队伍的建设工作，然而，关于创新人才的工作能力评估方法构建还处于空白阶段。目前人才的评估主观性强，不能全面了解员工的特点，不利于人才队伍的选拔和培养工作。

发明内容

本发明要解决的技术问题和提出的技术任务是对现有技术方案进行完善与改进，提供基于大数据模型的电力创新人才能力评估方法，以达到全面了解员工能力的目的。为此，本发明采取以下技术方案。

基于大数据模型的电力创新人才能力评估方法，包括以下步骤：

1)数据采集:获了数据信息，数据信息包括员工基础属性数据、创新能力测评数据、员工能力测评数据、员工考核评测数据；

2)数据处理：包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约；

3)构建模型，基于因子分析法对创新基地员工的能力因子进行评估，根据问题的性质和要求达到的总目标，筛选创新基地员工的能力因子变量，并按照员工能力因子变量间的相互关联影响以及隶属关系，分析出员工能力因子变量的两两相关性，基于正交法和旋转法，得出影响员工能力因子相关性密切的员工能力因子变量并对因子变量系数进行标准评分，得到相关性比较密切的员工能力因子变量，相关性比较密切的员工能力因子变量成为一公共因子，根据公共因子得到分析模型；分析模型根据相关性大小把原始变量进行分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量间的相关性则较低，每组变量代表一个基本结构，并用一个不可观测的综合变量表示，这个基本结构即为公共因子；

4)模型结果输出，根据分析模型的评估方法计算员工各能力因子得分，得到员工能力的分析评估结果，可找出员工能力薄弱的方面，从而有针对性地制订培训材料，培训计划，进而实现员工的能力提升。

本技术方案基于浙江电网创新基地员工的基础数据信息、能力评测数据、考核评测数据等数据信息，借助大数据技术和算法模型构建的人才工作能力评估分析方法，深入全面地对员工不同维度的工作能力进行评估分析，有效帮助管理部门决策者科学全面地了解员工队伍的能力情况，根据员工能力评估，开展精准的创新型人才队伍的选拔、培养工作。

作为优选技术手段：分析模型构建包括以下步骤：

301)标准化处理数据；对数据进行标准化处理和计算以消除量纲；

302)确认待分析的原变量是否适合作因子分析

计算原始变量之间的相关系数矩阵；

自变量的相关系数矩阵表示为R＝(r_ij)_p×p,其中，

根据相关系数矩阵计算公式得出员工能力之间的相关性系数；其中

Xai是表示Xi变量中的第a个观测者，Xi拔表示的是Xi这个变量的平均值，Xaj表示的Xj变量中的第a个观测者，Xj拔表示的是Xj这个变量的平均值。

303)构造因子变量，建立正交因子模型