探索概率面向企业人事档案管理数据概率相似度补齐策略

论文导读：的不完备信息系统数据补齐算法，基于容差关系进行补齐的方法，绝对信息量不完备信息系统的数据补齐算法、最高可信度补齐算法等等。除此之外，针对不完备信息系统，人们还提出了许多方法，这里就不一一列举了。企业人员管理过程中，参照历史记录和人员行为规律，按管理人员评估经验，可提炼主要参考因素进行数字化建档，对人员进行
摘要：针对人事档案管理的信息化需求，设计了一套依据多种因素数字化建档的方法，借鉴粗糙集理论中不完备信息系统数据补齐策略，提出了一种改良的概率相似度分析算法，可用于人事档案数据的补充完善，方便对所有人员的分类管理。典型实验验证了方法的可行性。
关键词：不完备信息系统 概率相似度 数据补齐 数字化建档
1007-9416（2012）12-0206-03
当前企业人事档案管理中，根据人员历史存档情况，有效判断员工的实际能力，可为后续对员工的分类使用提供数字化分析依据。实际操作中，档案记录或评估分析常因客观或人为原因多有缺失，面向这类不完备记录的数据补齐有利于完善档案记录，更好行使管理分类效率。
参考不完备信息系统中有关数据补齐的方法，多以粗糙集理论为数学依据，其中的ROUSTIDA方法及改进版本是常用手段之一。通过ROUSTIDA方法，可以不改变不完备信息系统的基础上直接进行知识获取，而无需提供所需处理数据集合之外的任何先验信息。改进的ROUSTIDA方法有：基于概率相似度的不完备信息系统数据补齐算法，基于容差关系进行补齐的方法，绝对信息量不完备信息系统的数据补齐算法、最高可信度补齐算法等等。除此之外，针对不完备信息系统，人们还提出了许多方法，这里就不一一列举了。
企业人员管理过程中，参照历史记录和人员行为规律，按管理人员评估经验，可提炼主要参考因素进行数字化建档，对人员进行预测并分类使用，使员工与职位合理搭配。这类档案因人为定性模糊或历史遗留缺项，导致数据记录有遗漏，属于典型的不完备信息系统。为适应新形势发展和数字化管理的迫切需要，依据不同类别人员的共性特点，论文提出一套数字化建档、改进ROUSTIDA方法数据补齐缺失项的处理思路，用于完善人事档案数据记录，为分类管理提供客观定量依据。有利于缓解人员繁多、矛盾因素复杂的管理局面，是对人为主观分类的有效补充，可改善新人工作分流和人员日常管理，为人员的提拔使用或降职开除提供有效依据。

1、企业人事档案记录的数字化建档

1.1 企业人事档案管理数据补齐的需求分析

在企业人事管理过程中，多种因素导致各部门人员增多，人员构成复杂，员工水平不一，使得人事管理工作强度大、难度高。为了降低不稳定因素、提高管理效率，有必要结合经验和规律对人员情况进行科学化的管理。
新员工报到伊始，需要依据多种因素及时辨别其实际工作水平，从而选择不同的任用策略，如：普通员工或待提拔员工。以往的人事管理过程中，通常借助人为判断，依据主要是历史经验积累。这种经验往往带有个体主观性，因人而异，有时不能有效的分配人员，导致人员与岗位不匹配情况的发生。人员报到之后的日常管理，面临类似问题，依据平时表现或档案记录要素，应区别分类对待。人事管理过程中，伴有规律性、相似性的主导因素，如能了解其背景情况，摸索其中的规律，就能找出行之有效的对策，将人员分配到最适合他们的岗位上。
在无先验的管理中，经常参考人员的工作年限、工作经历进行分配，这样的方式缺乏系统性和科学性，从而导致了不恰当管理，进而酿成消极怠工跳槽及其他严重后果。有效判断企业人员的能力，成了解决问题的重点。设计重点关注要素项，对应不同要素设置不同的分值，并对不同人员的信息进行整理记录归档，通过对人事管理档案的辨别分析完成分类管理是一条可行的途径。这类档案因人为定性模糊或历史遗留缺项，导致数据记录有遗漏，属于典型的不完备信息系统，仅凭人为分析判断会存在源于：本科www.7ctime.com
很大的主观性，如能在初步建立的人事档案统计表基础上，并对其日常行为进行统计，并定期更新，据此判断、分类、预测的准确性将会增加客观性，借助于数据补齐技术，依据同一类别中的相似性，补齐缺漏，将更加有利于形成较完备的信息，方便判断。

1.2 依据行为规律数字化建档的方法设计

以某市企业为例，按照信息系统构成特点，收集过往员工的有效资料，据此建立数字化档案表。依据管理经验，重点关注要素项包括：员工学历、家庭情况、入企年限、异常行为、意外情况等5种。不同要素项，按照对应级别或取值范畴，分别设计分值，建立个人数字档案，详细记录被管理人员的日常行为，辅助管理人员分析判断。
学历情况A1{3，2，1，0}分别对应名论文导读：下表是数字化建档的参考表1示例。上一页12
校博士及以上、普通博士、硕士、本科及以下；家庭情况A2{3，2，1，0}分别已婚生子、已婚未有子女、未婚、已婚但离异；入企年限A3{3，2，1，0}分别对应2年以下，2到5年，5到10年，10年以上；人员精神状况A4{2，1，0}分别对应兴奋、正常、消极；意外情况A5{2，1，0}分别记录为历史行为中无跳槽怠工情况、怠工、跳槽。由以上5种要素，统计建立员工管理数据表。当分析数目庞大时，其辅助用于监管分类的规律性就表现出来。下表是数字化建档的参考表1示例。