一种基于大数据分析的人职匹配测评方法与流程

本发明属于人职匹配测评技术领域，特别是涉及一种基于大数据分析的人职匹配测评方法。

背景技术：

人职匹配理论即关于人的个人特征与职业性质一致的理论，是现代人才测评的理论基础。人职匹配的基本原理是：不同个体有不同的个性特征，而每一种职业由于其工作性质、工作环境、工作条件、工作方式不同，对工作者的能力、知识、技能、性格、气质、心理素质等也有不同的要求，所以，在进行职业决策时，应选择与自己的个性特征相适应的职业。

目前关于人职匹配测评的方法较少，主要是基于纸质量表的数据采集和人工打分相结合的传统测评方法，该方法有以下局限性：(1)测评量表以及测评报告需要通过纸张印刷成型，时间和成本较高；(2)测评量表收集整理工作量大，效率低，测评量表易丢失，数据真实性追溯难度高；(3)测评人员的测评信息统计难度大，人职匹配过程复杂，测评结果可靠性难以保证；(4)传统测评方法不能直观展现个体和群体之间的人格特征类型的差异。

技术实现要素：

为了解决上述问题，本发明提出了一种基于大数据分析的人职匹配测评方法，能够为个体评测人员匹配出精准度、可靠性较高的评测结果，以便评测人员能够得到最匹配的岗位和专业匹配信息，评测过程方便、快捷且不会消耗大量的人力物力。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于大数据分析的人职匹配测评方法，包括步骤：

建立测评量表；

在线发布测评量表，供测评人员进行填写，获得个人测评量表；

对所述个人测评量表进行大数据分析计算，获得测评结果；

根据所述测评结果匹配推荐相应的专业；

根据所述专业信息，推荐相应的岗位。

进一步的是，为了能够获得与评测人员匹配度较高的数据，所述测评量表的建立过程，包括步骤：

对人类性格进行特征划分，人格特征类型包括逻辑型、操作型、文艺型、管理型和社会型；

对学校所有专业根据专业特征和人格特征的映射关系，获得个人测评量表。

进一步的是，对学校所有专业进行特征划分，获得每个专业的特征属性及属性评分，根据属性评分对进行属性等级划分，所述特征属性根据人格特征类型设定，获得专业特征属性图表；根据所述专业特征属性图表匹配相应人格特征类型下的个人测评量表。

进一步的是，所述在线发布测评量表过程中，通过互联网将人职测评量表发布到网上，测评人员通过电脑或者移动设备进行在线测评。整个过程不需要由人工印刷纸质测评量表，分发和收集整理。参与测评的个人可以随时随地参与测评，测评方式更加灵活，方便。测评人员完成基础信息录入和量表测评后，系统会为每个人建立个人信息档案，真实准确的记录每个人的基础信息和测评信息，供个人查看，数据能完整追溯。

进一步的是，对所述个人测评量表进行大数据分析计算，包括步骤：

根据个人测评量表提取个人测评信息；

根据个人测评量表和人格特征类型的对应关系，计算个人在各个人格特征类型的平均分值；

根据平均分值按从大到小方式排序，取出最高分、次高分、第三高分的平均分值相对应的人格特征类型，认定最高分对应的人格特征类型为第一属性，次高分对应的人格特征类型为第二属性，第三高分对应的人格特征类型为第三属性；

并将最高分和次高分相减计算出差异值，将上述计算结果录入个人测评信息中，获得测评结果包括测评人员的特征类型属性以及属性得分。通过计算差异值计算能够体现第一属性得分和第二属性得分的差值，能够让测评人员在测评结果中能更准确的获得其人格特征类型的趋向性。

进一步的是，所述人格特征类型的平均分值计算方法：

特征类型题目平均分＝特征类型题目总分÷特征类型题目总数。

进一步的是，所述根据所述测评结果匹配推荐相应的专业，包括步骤：

所获得的测评人员的特征类型属性以及属性得分，根据所建立的特征类型和专业关联关系表进行匹配，匹配出该测评人员的推荐专业。

进一步的是，根据特征类型和专业关联关系表进行专业匹配的过程包括步骤：

第一次计算，计算第一属性推荐专业、第一次推荐专业：将第一属性与测评人员第一属性相同，并且第一属性得分小于测评人员第一属性得分的专业全部取出，如果专业个数大于16，取前16个专业；

第二次计算，计算第二属性推荐专业、第二次推荐专业：完成第一次计算后，第一次推荐专业个数，如果小于16，将第二属性与测评人员第二属性相同，并且第二属性得分小于测评人员第二属性得分的专业全部取出，与第一属性推荐专业相加，如果总数大于16，取第一属性推荐专业，再从第二属性推荐专业中补足16个专业，如果总数小于16，取第一属性推荐的所有专业加上第二属性推荐的所有专业；

第三次计算，计算第三属性推荐专业、第三次推荐专业：完成第二次计算后，第二次推荐专业个数，如果小于16，将第三属性与测评人员第三属性相同，第三属性得分小于测评人员第三属性得分的专业全部取出；第三属性推荐专业与第二次推荐专业相加，如果总数大于16，取第二次推荐专业，再从第三属性推荐专业中补足16个专业，如果总数小于16，取第二次推荐专业与第三属性推荐专业相加；

第四次计算，完成最终推荐专业：第四次计算，从系统中设定的通用类型专业中补足第三次推荐专业，如果第三次推荐专业与通用专业相加，总数大于16，则从通用专业中随机选取第三次推荐专业后剩下的专业，总数小于16，则第三次推荐专业加上通用专业，给测评人员推荐与分析结果相符合的16个专业。

进一步的是，根据所述专业信息，推荐相应的岗位，包括步骤：

采集岗位招聘信息，进行信息提取，获取岗位要求的技能点和能力要求信息；

根据岗位要求的技能点和能力要求信息与学校开设专业进行匹配分析计算，为每个岗位和专业建立关联关系；

将每个测评人员的推荐专业和岗位进行匹配计算，得到推荐岗位。

采用本技术方案的有益效果：

本发明通过根据专业特征和人格特征的映射关系建立测评量表；并根据对所述个人测评量表进行大数据分析计算，匹配推荐相应的专业和推荐相应的岗位。能够为个体评测人员匹配出精准度、可靠性较高的评测结果，以便评测人员能够得到最匹配的岗位和专业匹配信息，评测过程方便、快捷且不会消耗大量的人力物力。实现了测评过程的快速采集、分析和匹配。减少了人为因素造成的不利影响，测评结果科学性更高。更快捷，更方便，测评结果更准确可靠。

附图说明

图1为本发明的一种基于大数据分析的人职匹配测评方法流程示意图；

图2为本发明实施例中评测量表定值的流程示意图；

图3为本发明实施例中人职匹配分析的流程示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。

在实施例一中，参见图1所示，本发明提出了一种基于大数据分析的人职匹配测评方法，包括步骤：

建立测评量表；

在线发布测评量表，供测评人员进行填写，获得个人测评量表；

对所述个人测评量表进行大数据分析计算，获得测评结果；

根据所述测评结果匹配推荐相应的专业；

根据所述专业信息，推荐相应的岗位。

在实施例二中，如图2所示，作为实施例一的优化方案，为了能够获得与评测人员匹配度较高的数据，所述测评量表的建立过程，包括步骤：

对人类性格进行特征划分，人格特征类型包括逻辑型、操作型、文艺型、管理型和社会型；

对学校所有专业根据专业特征和人格特征的映射关系，获得个人测评量表。

对学校所有专业进行特征划分，获得每个专业的特征属性及属性评分，根据属性评分对进行属性等级划分，所述特征属性根据人格特征类型设定，获得专业特征属性图表；根据所述专业特征属性图表匹配相应人格特征类型下的个人测评量表。

例如：专业特征属性图表为：

经过科学理论和实际调研的反复论证后，将最终确定的符合所有专业和人格特征分类的量表题目制成量表，录入到系统中，系统会为每个专业、人格特征类型、量表题目，建立唯一的关联关系。确保量表题目的真实、科学性。

在实施例三中，作为实施例一的优化方案，所述在线发布测评量表过程中，通过互联网将人职测评量表发布到网上，测评人员通过电脑或者移动设备进行在线测评。整个过程不需要由人工印刷纸质测评量表，分发和收集整理。参与测评的个人可以随时随地参与测评，测评方式更加灵活，方便。测评人员完成基础信息录入和量表测评后，系统会为每个人建立个人信息档案，真实准确的记录每个人的基础信息和测评信息，供个人查看，数据能完整追溯。

在实施例四中，作为实施例一和实施例二的优化方案，对所述个人测评量表进行大数据分析计算，包括步骤：

根据个人测评量表提取个人测评信息；

根据个人测评量表和人格特征类型的对应关系，计算个人在各个人格特征类型的平均分值；所述人格特征类型的平均分值计算方法：特征类型题目平均分＝特征类型题目总分÷特征类型题目总数。

根据平均分值按从大到小方式排序，取出最高分、次高分、第三高分的平均分值相对应的人格特征类型，认定最高分对应的人格特征类型为第一属性，次高分对应的人格特征类型为第二属性，第三高分对应的人格特征类型为第三属性；

并将最高分和次高分相减计算出差异值，将上述计算结果录入个人测评信息中，获得测评结果包括测评人员的特征类型属性以及属性得分。

在实施例五中，在实施例一、实施例二或实施例四的基础上，所述根据所述测评结果匹配推荐相应的专业，包括步骤：

所获得的测评人员的特征类型属性以及属性得分，根据所建立的特征类型和专业关联关系表进行匹配，匹配出该测评人员的推荐专业。

如图3所示，根据特征类型和专业关联关系表进行专业匹配的过程包括步骤：

第一次计算，计算第一属性推荐专业、第一次推荐专业：将第一属性与测评人员第一属性相同，并且第一属性得分小于测评人员第一属性得分的专业全部取出，如果专业个数大于16，取前16个专业；

第二次计算，计算第二属性推荐专业、第二次推荐专业：完成第一次计算后，第一次推荐专业个数，如果小于16，将第二属性与测评人员第二属性相同，并且第二属性得分小于测评人员第二属性得分的专业全部取出，与第一属性推荐专业相加，如果总数大于16，取第一属性推荐专业，再从第二属性推荐专业中补足16个专业，如果总数小于16，取第一属性推荐的所有专业加上第二属性推荐的所有专业；

第三次计算，计算第三属性推荐专业、第三次推荐专业：完成第二次计算后，第二次推荐专业个数，如果小于16，将第三属性与测评人员第三属性相同，第三属性得分小于测评人员第三属性得分的专业全部取出；第三属性推荐专业与第二次推荐专业相加，如果总数大于16，取第二次推荐专业，再从第三属性推荐专业中补足16个专业，如果总数小于16，取第二次推荐专业与第三属性推荐专业相加；

第四次计算，完成最终推荐专业：第四次计算，从系统中设定的通用类型专业中补足第三次推荐专业，如果第三次推荐专业与通用专业相加，总数大于16，则从通用专业中随机选取第三次推荐专业后剩下的专业，总数小于16，则第三次推荐专业加上通用专业，给测评人员推荐与分析结果相符合的16个专业。

在实施例六中，在实施例一、实施例二、实施例四或实施例五的基础上，根据所述专业信息，推荐相应的岗位，包括步骤：

采集岗位招聘信息，进行信息提取，获取岗位要求的技能点和能力要求信息；

根据岗位要求的技能点和能力要求信息与学校开设专业进行匹配分析计算，为每个岗位和专业建立关联关系；

将每个测评人员的推荐专业和岗位进行匹配计算，得到推荐岗位。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。