一种基于大数据的人才管理系统的制作方法

1.本发明属于信息管理技术领域；具体是一种基于大数据的人才管理系统。


背景技术：

2.这几年由于人才市场的活跃，企业流动性加大和企业的扩建对人才的需求增加给予招聘网站良好的发展空间。和传统的人才市场招聘、酒店招聘相比，网上招聘的优势有成本低廉、信息量大、操作方便。让人才与企业之间的交互方式变得更加简洁，个人用户可以在上面进行建立自己的简历，企业查询，招聘信息查询，投递简历也可以建立自己所需要的职位库，企业用户可以建立自己的企业信息，发布招聘信息，查看人才列表，搜索人才列表，建立自己的人才库，发布求职邀请，但是现如今部分企业处于快速发展的过程中却招聘不到足够的员工，导致企业发展迟缓，把握不住快速发展的机遇，例如当公司需要招聘大量理科专业的员工时，但是使用招聘平台招聘的速度特别慢，不能满足公司的发展需求；在现代企业管理领域，企业不再仅仅只注重员工的工作价值，在乎该员工能为企业带来多大的价值，随之改变的是对员工素质以及能力的不断培养，为企业人才提高一个具有竞争力且人性化的学习成长平台，进而加强企业的人才管理。
3.公开号为cn111445212a的专利公开了基于大数据的企业人才信息管理系统，包括企业内部人才管理模块与企业外部人才管理模块；所述企业外部人才管理模块包括外界数据库、采集单元、分类单元、检索单元、对比单元、录用单元，所述采集单元用于采集外接数据库中的外部人才信息数据。
4.上述发明中，通过设置的信息保密单元，能够对企业内部人才信息进行保密，提高信息管理系统的安全性，通过设置的人才信更新单元，能够自动对人才信息数据进行更新，而且能够提高更新人信息数据的效率，通过设置的人才信息追踪单元，能够对企业内部人才信息进行追踪匹配，能够核查人才提供的信息是否事实相符，通过设置的登录验证单元，能够验证用户，避免外人随意进入该人才信息管理系统。但是上述发明中并没有解决如何帮助企业招聘到需要的人才，如何加强人才管理。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种基于大数据的人才管理系统，帮助企业招聘到需要的人才，解决如何加强人才管理的问题。
6.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
7.一种基于大数据的人才管理系统，包括内部管理模块、外部管理模块、服务器、人才库、招聘模块和储存模块，所述内部管理模块用于管理企业内部人才，内部管理模块包括人才认证单元、动态追踪单元和人才培养单元；所述人才库用于储存人才信息，所述招聘模块用于企业招聘员工，获取企业需要招聘的岗位信息，将企业需要招聘的岗位信息与外部人才储存单元中人才信息进行匹配，将符合要求的人才信息进行汇总，根据汇总后的人才信息向对应的人员发送招聘信息；将企业需要招聘的岗位信息发布到招聘平台中；根据企
业需要招聘的岗位信息分析出符合招聘要求的人员所从事的行业，将符合招聘要求的人员所从事行业标记为第一行业，从互联网中获取所有第一行业的离职率、评价和待遇，将具有离职率高、评价差和待遇低中的任一一条的第一行业标记为第二行业，获取从事第二行业中符合招聘要求的人员信息，向符合招聘要求的人员发送招聘信息，并设置对比单元，将企业待遇和第二行业待遇进行对比，并将对比结果发送给符合招聘要求的人员。
8.进一步地，所述人才认证单元用于对企业内部员工进行人才认证，获取企业内的员工信息，将每位员工标记为i，设置不同学历分数，将每位员的学历分数标记为pi，设置业绩评分，将员工的业绩评分标记为li，将领导评分标记为ki，根据员工岗位的专业性设置不同岗位的学历分数、业绩评分和领导评分在人才认证中所占的比例，将学历分数、业绩评分和领导评分在人才认证中所占的比例标记为b1、b2、b3，根据公式qi＝λ*(b1*pi+b2*li+b3*ki)获取得到人才评分qi，将相同岗位的人才评分qi汇总到一起，设置不同岗位的人才认证线，将人才评分qi超过人才认证线的员工信息认证为人才信息，将人才信息储存到人才库中对应的位置。
9.进一步地，所述动态追踪单元用于了解企业内认证人才的信息动态，获取认证人才的个人信息，通过认证人才的个人信息了解认证人才的朋友圈和在招聘平台上的信息，通过敏感词检索，及时了解认证人才的求职信息。
10.进一步地，所述人才培养单元用于对企业内非人才认证的员工进行培养，将企业内非人才认证的员工标记为培训学员，获取培训学员的人才评分qi，根据人才评分qi分析培训学员的薄弱点，将具有相同薄弱点的培训学员汇总到一起开设弱点培训班。
11.进一步地，所述外部管理模块用于管理企业外部的人才信息，外部管理模块包括数据采集单元和检索单元；所述检索单元用于企业管理人员直接在互联网中检索人才信息；所述数据采集单元用于采集互联网中的人才信息，将企业需要的人才信息与互联网中的人才信息进行匹配，将符合企业需要的人才信息进行汇总，再对符合企业需要的人才信息进行筛选，将筛选后的人才信息储存到外部人才储存单元中。
12.进一步地，对符合企业需要的人才信息进行筛选的具体方法是实时获取互联网中的人才信息，将互联网中人才信息包括的学历、工作经历、薪酬和年龄整合并标记为输入数据；建立预测模型，将输入数据输入至预测模型获取输出结果，输出结果包括人才和非人才，将输出结果是人才的互联网中人才信息储存到外部人才储存单元中。
13.本发明的有益效果：通过招聘模块的设置，现如今部分企业处于快速发展的过程中却招聘不到足够的员工，导致企业发展迟缓，把握不住快速发展的机遇，例如当公司需要招聘大量理科专业的员工时，但是使用招聘平台招聘的速度特别慢，不能满足公司的发展需求，但是，使用招聘模块中的第三种招聘方法就可以很好的解决这方面的问题，首先根据招聘理科专业员工的需求，在互联网中进行匹配，获得大量符合要求的人员信息，在进一步分析他们所从事的行业，得出施工总承包方离职率高、评价差、初始待遇低，没有假期，没有加班费，投入和收获不合理，还拥有大量高素质人才，获得施工总承包方工作人员的联系方式，向他们发送招聘信息，将他们现在的工资待遇与企业的工资待遇进行对比，并将对比结果发送给他们，坚定他们应聘的决心，可以极大的帮助企业快速招聘到所需要的人才；
14.通过根据员工的业绩、专业性、工作经历和领导评分对员工进行人才认证，将符合公司人才要求的员工信息认证为人才信息，帮助领导了解公司中哪些员工是人才，做到有
针对性的增加人才对公司的认同感；通过认证人才的个人信息了解认证人才的朋友圈和在招聘平台上的信息，通过敏感词检索，及时了解认证人才的求职信息，及时对有离职想法的员工进行了解，了解想要离职的原因，对他们进行有针对性的挽留，避免公司人才流失，同时预留出当人才离职后的准备时间；对企业内非人才认证的员工进行培养，将企业内非人才认证的员工标记为培训学员，将培训学员与公司人才标准差距较大的方面标记为培训学员的薄弱点，将具有相同薄弱点的培训学员汇总到一起开设弱点培训班，有针对性的培养，给培训员工提供更多的锻炼机会，增强他们的能力，将他们培养成公司需要的人才；
15.通过获取企业需要的人才信息，将企业需要的人才信息与互联网中的人才信息进行匹配，将符合企业需要的人才信息进行汇总，再对符合企业需要的人才信息进行筛选，将筛选后的人才信息储存到外部人才储存单元中，增加企业外部人才信息储备，当需要招聘时，可以有针对性的进行招聘，提高招聘效率，避免在招聘平台招不到人的情况发生。
附图说明
16.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
17.图1为本发明原理框图。
具体实施方式
18.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
19.如图1所示，一种基于大数据的人才管理系统，包括内部管理模块、外部管理模块、服务器、人才库、招聘模块和储存模块；
20.所述内部管理模块用于管理企业内部人才，内部管理模块包括人才认证单元、动态追踪单元和人才培养单元；
21.所述人才库用于储存人才信息，人才库划分为内部人才储存单元和外部人才储存单元，且内部人才储存单元和外部人才储存单元均根据人才行业划分为若干个储存节点；
22.所述人才认证单元用于对企业内部员工进行人才认证，获取企业内的员工信息，员工信息包括姓名、学历、业绩、专业性、工作经历和领导评分，专业性就是员工所工作的职位性质，是销售类的，还是技术类的，需不需要很高的专业知识，将每位员工标记为i，其中i＝1、2、
……
、n，n为正整数，设置不同学历分数，例如大专四十分、本科六十分、硕士七十分等，将每位员的学历分数标记为pi，设置业绩评分，业绩评分根据员工的业绩进行评分，将员工的业绩评分标记为li，将领导评分标记为ki，领导评分通过员工的日常表现进行评分，根据员工岗位的专业性设置不同岗位的学历分数、业绩评分和领导评分在人才认证中所占的比例，将学历分数、业绩评分和领导评分在人才认证中所占的比例标记为b1、b2、b3，其中b1+b2+b3＝1，0≤b1≤1，0≤b2≤1，0≤b3≤1，根据公式qi＝λ*(b1*pi+b2*li+b3*ki)获取
得到人才评分qi，其中，λ为修正因子，取值范围为0<λ≤1，将相同岗位的人才评分qi汇总到一起，设置不同岗位的人才认证线，人才认证线根据学历、业绩、专业性和领导评分由企业自行设置，因为不同企业对人才的需求不同，将人才评分qi超过人才认证线的员工信息认证为人才信息，将人才信息储存到人才库中对应的位置；
23.所述动态追踪单元用于了解企业内认证人才的信息动态，获取认证人才的个人信息，个人信息包括手机号、姓名、qq号、微信号，通过认证人才的个人信息了解认证人才的朋友圈和在招聘平台上的信息，通过敏感词检索，及时了解认证人才的求职信息；
24.所述人才培养单元用于对企业内非人才认证的员工进行培养，将企业内非人才认证的员工标记为培训学员，获取培训学员的人才评分qi，根据人才评分qi分析培训学员的薄弱点，将具有相同薄弱点的培训学员汇总到一起开设弱点培训班，有针对性的进行培养提高，将不善表达的培训学员集合到一起进行培训，提供更多的锻炼机会；
25.所述外部管理模块用于管理企业外部的人才信息，外部管理模块包括数据采集单元和检索单元；
26.所述检索单元用于企业管理人员直接在互联网中检索人才信息；
27.所述数据采集单元用于采集互联网中的人才信息，获取企业需要的人才信息，企业需要的人才信息包括行业、岗位和年龄，将企业需要的人才信息与互联网中的人才信息进行匹配，将符合企业需要的人才信息进行汇总，再对符合企业需要的人才信息进行筛选，将筛选后的人才信息储存到外部人才储存单元中；
28.进一步的，对符合企业需要的人才信息进行筛选的具体方法是实时获取互联网中的人才信息，将互联网中人才信息包括的学历、工作经历、薪酬和年龄整合并标记为输入数据；建立预测模型，将输入数据输入至预测模型获取输出结果，输出结果包括人才和非人才，将输出结果是人才的互联网中人才信息储存到外部人才储存单元中；
29.进一步的，建立预测模型的方法是通过储存模块获取历史筛选数据，历史筛选数据包括人才信息中的学历、工作经历、薪酬和年龄，构建人工智能模型，人工智能模型包括误差逆向传播神经网络、rbf神经网络和深度卷积神经网络，将历史筛选数据和对应的输出结果按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；所述设定比例包括2：1：1、3：2：1和3：1：1；通过训练集、测试集和校验集对人工智能模型进行训练、测试和校验；将训练完成的人工智能模型标记为预测模型；
30.所述招聘模块用于企业招聘员工，获取企业需要招聘的岗位信息，岗位信息包括岗位所属行业和岗位人员招聘要求，第一种招聘方法：将企业需要招聘的岗位信息与外部人才储存单元中人才信息进行匹配，将符合要求的人才信息进行汇总，根据汇总后的人才信息向对应的人员发送招聘信息；第二种招聘方法：将企业需要招聘的岗位信息发布到招聘平台中；第三种招聘方法：根据企业需要招聘的岗位信息分析出符合招聘要求的人员所从事的行业，就是符合要求的人还会从事哪些行业，将符合招聘要求的人员所从事行业标记为第一行业，从互联网中获取所有第一行业的离职率、评价和待遇，例如建筑行业，如果有好的选择将会有大量优质人才选择转行，极大的提高招聘效率，将具有离职率高、评价差和待遇低中的任一一条的第一行业标记为第二行业，获取从事第二行业中符合招聘要求的人员信息，符合招聘要求的人员信息包括姓名、年龄和联系方式，向符合招聘要求的人员发送招聘信息，并设置对比单元，将企业待遇和第二行业待遇进行对比，并将对比结果发送给
符合招聘要求的人员。
31.一种基于大数据的人才管理系统的使用方法，具体包括以下步骤：
32.步骤一：对企业内部人才进行管理，首先根据员工的业绩、专业性、工作经历和领导评分对员工进行人才认证，将符合公司人才要求的员工信息认证为人才信息，将人才信息进行储存；
33.步骤二：获取认证人才的个人信息，通过认证人才的个人信息了解认证人才的朋友圈和在招聘平台上的信息，通过敏感词检索，及时了解认证人才的求职信息；
34.步骤三：对企业内非人才认证的员工进行培养，将企业内非人才认证的员工标记为培训学员，将培训学员与公司人才标准差距较大的方面标记为培训学员的薄弱点将具有相同薄弱点的培训学员汇总到一起开设弱点培训班；
35.步骤四：充实企业外部人才信息储备，获取企业需要的人才信息，将企业需要的人才信息与互联网中的人才信息进行匹配，将符合企业需要的人才信息进行汇总，实时获取互联网中的人才信息，将互联网中人才信息包括的学历、工作经历、薪酬和年龄整合并标记为输入数据；获取历史筛选数据，构建人工智能模型，将历史筛选数据和对应的输出结果按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；设定比例包括2：1：1、3：2：1和3：1：1；通过训练集、测试集和校验集对人工智能模型进行训练、测试和校验；将训练完成的人工智能模型标记为预测模型；将输入数据输入至预测模型获取输出结果，输出结果包括人才和非人才，将输出结果是人才的互联网中人才信息进行储存；
36.步骤五：招聘公司需要的员工，获取企业需要招聘的岗位信息，将企业需要招聘的岗位信息与外部人才储存单元中人才信息进行匹配，将符合要求的人才信息进行汇总，根据汇总后的人才信息向对应的人员发送招聘信息；将企业需要招聘的岗位信息发布到招聘平台中；根据企业需要招聘的岗位信息分析出符合招聘要求的人员所从事的行业，将符合招聘要求的人员所从事行业标记为第一行业，从互联网中获取所有第一行业的离职率、评价和待遇，将具有离职率高、评价差和待遇低中的任一一条的第一行业标记为第二行业，获取从事第二行业中符合招聘要求的人员信息，向符合招聘要求的人员发送招聘信息，并设置对比单元，将企业待遇和第二行业待遇进行对比，并将对比结果发送给符合招聘要求的人员。
37.应用场景一：某公司需要招聘大量理科专业的员工，但是使用招聘平台招聘的速度特别慢，不能满足公司的发展需求，同时使用招聘模块中的第三种招聘方法就可以很好的解决这方面的问题；首先根据招聘理科专业员工的需求，在互联网中进行匹配，获得大量符合要求的人员信息，在进一步分析他们所从事的行业，得出施工总承包方离职率高、评价差、初始待遇低，没有假期，没有加班费，投入和收获不合理，还拥有大量高素质人才，获得施工总承包方工作人员的联系方式，向他们发送招聘信息，将他们现在的工资待遇与企业的工资待遇进行对比，并将对比结果发送给他们，坚定他们应聘的决心。
38.上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况设定。
39.本发明在使用时，对企业内部人才进行管理，首先根据员工的业绩、专业性、工作经历和领导评分对员工进行人才认证，将符合公司人才要求的员工信息认证为人才信息，将人才信息进行储存；获取认证人才的个人信息，通过认证人才的个人信息了解认证人才
的朋友圈和在招聘平台上的信息，通过敏感词检索，及时了解认证人才的求职信息；对企业内非人才认证的员工进行培养，将企业内非人才认证的员工标记为培训学员，将培训学员与公司人才标准差距较大的方面标记为培训学员的薄弱点将具有相同薄弱点的培训学员汇总到一起开设弱点培训班；
40.充实企业外部人才信息储备，获取企业需要的人才信息，将企业需要的人才信息与互联网中的人才信息进行匹配，将符合企业需要的人才信息进行汇总，实时获取互联网中的人才信息，将互联网中人才信息包括的学历、工作经历、薪酬和年龄整合并标记为输入数据；获取历史筛选数据，构建人工智能模型，将历史筛选数据和对应的输出结果按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；设定比例包括2：1：1、3：2：1和3：1：1；通过训练集、测试集和校验集对人工智能模型进行训练、测试和校验；将训练完成的人工智能模型标记为预测模型；将输入数据输入至预测模型获取输出结果，输出结果包括人才和非人才，将输出结果是人才的互联网中人才信息进行储存；
41.招聘公司需要的员工，获取企业需要招聘的岗位信息，将企业需要招聘的岗位信息与外部人才储存单元中人才信息进行匹配，将符合要求的人才信息进行汇总，根据汇总后的人才信息向对应的人员发送招聘信息；将企业需要招聘的岗位信息发布到招聘平台中；根据企业需要招聘的岗位信息分析出符合招聘要求的人员所从事的行业，将符合招聘要求的人员所从事行业标记为第一行业，从互联网中获取所有第一行业的离职率、评价和待遇，将具有离职率高、评价差和待遇低中的任一一条的第一行业标记为第二行业，获取从事第二行业中符合招聘要求的人员信息，向符合招聘要求的人员发送招聘信息，并设置对比单元，将企业待遇和第二行业待遇进行对比，并将对比结果发送给符合招聘要求的人员。
42.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
43.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
44.以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。