本发明专利技术提供一种基于机器学习的动态绩效考核调整系统、方法及存储介质，系统包括数据采集与处理模块、特征提取与模型构建模块、大数据分析与实时调整模块、系统监控与维护模块。动态绩效考核调整方法包括：原始数据采集及初步处理；通过机器学习算法从初步处理后的数据中提取特征并构建绩效考核预测模型；利用预测模型对初步处理后的数据进行深入分析，动态调整绩效考核标准；根据分析结果进一步动态优化和更新预测模型以适应环境变化和新数据输入；大数据分析与实时调整模块进行自动化决策以进一步提高系统的响应速度和效率；系统监控与维护模块实时跟踪和评估系统的各项性能指标。利用本发明专利技术将显著提升企业绩效管理的科学性、准确性和效率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器学习，尤其涉及一种基于机器学习的动态绩效考核调整系统、方法及存储介质。
技术介绍
1、现有的绩效考核系统通常基于静态指标和人工评估，采用标准化的评分系统，对员工的绩效进行定期考核。这些考核往往依赖于预设的目标、历史数据和主管的主观判断。常见的考核方式包括：
2、1.定量考核：通过销售额、完成任务的数量等指标进行评分。
3、2.定性考核：通过主管评价、同事反馈等方式评估员工的工作表现。
4、3.年度考核：一般一年进行一次全面的绩效评估，考核结果往往用于薪酬调整和晋升决策。
5、尽管现有的考核方法在一定程度上可以评估员工的表现，但仍存在以下主要缺陷：
6、1.缺乏实时性：现有的考核系统往往以周期性评估为主，无法及时反映员工的实时表现和市场动态，导致绩效反馈滞后。
7、2.适应性差：在快速变化的市场环境中，传统考核标准往往无法灵活调整，导致考核结果无法真实反映员工的贡献。
8、3.数据利用不充分：现有系统往往未能充分挖掘和利用大量可用数据，决策过程依赖于主观判断，导致绩效管理缺乏科学性和合理性。
9、4.目标不一致：由于各部门和项目间缺乏统一的考核标准，不同目标间可能存在冲突，影响整体绩效管理效果。
10、5.效率低下：人工评估过程繁琐且耗时，容易出现误差，影响考核的公正性与客观性。
11、针对上述缺陷问题，本专利技术设计了一种基于机器学习的动态绩效考核调整系统、方法及存储介质。
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p>技术实现思路1、针对现有技术中存在的不足，本专利技术提供了一种基于机器学习的动态绩效考核调整系统、方法及存储介质，通过实时数据分析和智能算法，实现了实时绩效监控与反馈(构建一个可以实时监控员工表现并提供及时反馈的系统，使考核结果更具时效性)、动态调整考核标准(实现考核标准的自动化调整，确保其能够适应市场变化和项目需求，提升绩效考核的灵活性)、数据驱动的决策支持(通过分析历史数据和实时数据，提供科学的决策依据，减少人为偏差，提高绩效管理的有效性)、考核效率提升(优化考核流程，减少人工干预，提升系统的整体工作效率，使管理层能够专注于更高层次的战略决策)。
2、本专利技术通过以下技术手段实现上述技术目的。
3、一种基于机器学习的动态绩效考核调整方法，包括如下过程：
4、步骤1：数据采集与处理模块从内部和外部数据源获取原始数据；
5、步骤2：数据采集与处理模块对获取到的数据进行数据清洗与数据归一化处理，然后将处理后的数据加载到数据仓库或分析平台，以便于后续分析和建模；
6、步骤3：特征提取与模型构建模块通过机器学习算法从经过步骤2处理的原始数据中提取相应特征，并构建绩效考核预测模型，以支持数据驱动的决策；
7、步骤4：大数据分析与实时调整模块依赖步骤3构建的预测模型，对经过步骤2处理后的大规模数据进行深入分析，并动态调整绩效考核标准；
8、步骤5：大数据分析与实时调整模块根据步骤4的分析结果进一步动态优化和更新预测模型，以适应环境变化和新数据输入，使预测模型具有更好的评估效果；
9、步骤6：实时调整完成后，大数据分析与实时调整模块进行自动化决策，进一步提高系统响应速度和效率；
10、步骤7：系统监控与维护模块实时跟踪和评估系统的各项性能指标，确保系统的稳定性、可靠性和自适应性。
11、进一步地，所述步骤3的具体过程如下：
12、步骤3.1：特征提取；
13、步骤3.1.1：自适应动态特征选择机制：过滤不相关或冗余特征以增强预测模型的适应性；在特征选择方面，采用增强版的lasso回归结合随机森林算法；
14、步骤3.1.2：特征工程优化；在已筛选的特征上，采用以下方法优化：数值特征转换、类别特征编码、时间序列特征提取；
15、步骤3.2：预测模型构建；
16、步骤3.2.1：算法选择与自适应性增强：在特征选择完成后，选用arima和lstm模型分别用于短期和长期时间序列预测；
17、步骤3.2.2：混合模型的加权组合：在arima和lstm模型的基础上，引入加权混合模型，将两者的预测结果进行加权组合，从而提升预测的准确性，具体方法为：基于历史和当前数据的预测误差，对arima和lstm的预测结果动态调整权重，形成组合预测值，动态权重调整根据每个模型的误差进行优化，以适应不同的数据分布和变化趋势；
18、步骤3.2.3：预测模型训练；
19、步骤3.3：预测模型评估与优化；
20、步骤3.4：预测模型部署与应用、预测模型监控与再训练。
21、进一步地，所述步骤3.1.1的具体过程如下：
22、首先设定特征空间和目标变量；
23、然后利用改进后的lasso回归进行初步筛选，得到候选特征集合，确保高相关性并剔除冗余特征，其中，改进后的lasso回归的优化目标为：
24、
25、式中，λ为正则化参数，用于控制特征选择力度；i表示数据点的索引；m表示数据集中的样本总数，数据点的数量；yi表示第i个数据点的响应变量的观测值；xij表示第i个数据点的第j个特征值；βj表示第j个特征的回归系数；j表示特征的索引；n表示特征的总数；
26、然后在lasso回归筛选后的特征基础上，即针对候选特征集合，在随机森林模型中进行特征重要性排序，进一步优化特征集合，设定阈值timportance以确定最优特征集合f*：
27、f*＝{xj|importance(xj)＞timportance}
28、式中，xj表示第j个特征；importance(xj)表示特征xj的重要性值；
29、在实际应用中，根据数据波动情况，定期重估特征重要性，对f*进行动态调整。
30、进一步地，所述步骤4的具体过程如下：
31、步骤4.1：数据处理与整合：结合采集到的数据与构建的预测模型，对绩效数据进行深入分析，并基于分析结果进行动态调整；
32、步骤4.2：时间序列预测与趋势分析；
33、步骤4.2.1：将步骤3中训练的自回归积分滑动平均(autoregressive integratedmoving average model，arima)模型和长短期记忆网络(long short-term memory，lstm)模型用于数据流的绩效趋势预测，以便提前识别绩效变化的潜在趋势；
34、步骤4.2.2：混合模型预测：使用arima和lstm的加权预测公式来计算混合预测值根据历史和当前数据动态调整预测权重，权重调整依据每个模型的预测误差，确保模型预测的准确性：
35、
36、其中，warima是arima的权重，wlstm是lstm的权重；表示表示arima模型在时本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于机器学习的动态绩效考核调整方法，其特征在于，包括如下过程：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的动态绩效考核调整方法，其特征在于，所述步骤3的具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于机器学习的动态绩效考核调整方法，其特征在于，所述步骤3.1.1的具体过程如下：
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的动态绩效考核调整方法，其特征在于，所述步骤4的具体过程如下：
5.一种用于实现步骤1所述基于机器学习的动态绩效考核调整方法的基于机器学习的动态绩效考核调整系统，其特征在于，包括：数据采集与处理模块、特征提取与模型构建模块、大数据分析与实时调整模块、系统监控与维护模块；
6.根据权利要求5所述的基于机器学习的动态绩效考核调整系统，其特征在于，所述系统监控与维护模块包括模型监控子模块、数据监控子模块、系统运行监控子模块、反馈与优化子模块；
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1所述基于机器学习的动态绩效考核调整方法的步骤。
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的动态绩效考核调整方法，其特征在于，包括如下过程：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的动态绩效考核调整方法，其特征在于，所述步骤3的具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于机器学习的动态绩效考核调整方法，其特征在于，所述步骤3.1.1的具体过程如下：
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的动态绩效考核调整方法，其特征在于，所述步骤4的具体过程如下：
5.一种用于实现步骤1所述基于机器学习的动态绩效考核调整方...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈子晗，周贤阳，邢茂林，姜航，叶阳，佘健俊，刘银行，朱云龙，路聪，周少桐，谢雨婷，潘合志，
申请(专利权)人：南京中建八局智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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