一种企业招聘周期的动态预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种企业招聘周期的动态预测方法及装置，涉及一种数据分析统计技术领域，主要目的在于解决现有在企业的人才招聘过程中，如何有效的、实时的、低投入高回报的预测企业的人才招聘周期的问题。包括：获取企业招聘周期的管理需求信息，所述管理需求信息包括简历筛选过程信息、甄选过程信息、发放Offer过程信息、入职过程信息；通过预先建立的静态线性回归模型计算所述管理需求信息的招聘周期，所述静态线性回归模型为根据企业历史数据通过统计软件建立的统计公式；解析所述招聘周期的子周期的分布参数信息，利用水晶球Crystal Ball软件设置分布类型，并运行所述水晶球Crystal Ball软件得到企业招聘周期的预测值。

【技术实现步骤摘要】
一种企业招聘周期的动态预测方法及装置
本专利技术涉及一种数据分析统计
，特别是涉及一种企业招聘周期的动态预测方法及装置。
技术介绍
随着经济全球化和信息化的发展，对现代企业管理者更是提出了更高的管理要求，要想在竞争中胜任工作，不仅要有气魄、胆识、丰富的管理经验，还需要管理者具有敏锐的洞察力，即需要管理者有预测未来和改善未来的能力。而这里所说的预测能力就需要依靠大量的数据分析，通过数据分析和预测，协助管理者做出合理决策。如何有效的进行数据分析，使得企业在面对激烈的人才市场竞争过程中取胜，如何快速高效的吸引和保留核心技术人才，就显得尤为关键，尤其在对招聘周期的预测和改善上，现实环境对企业管理者提出了更高挑战，人才竞争分秒必争，刻不容缓。首先，在招聘周期的动态预测方法上，目前未见国内有相关资料如专利或论文发表；在现实的企业环境中，也鲜有国内企业掌握预测规律和模型，目前多数企业仅是基于数据库信息做定量的数据统计和趋势判断。其次，即使在有数据库做支撑的基础上，可利用历史数据建立线性回归模型，但仍只能将其划分为静态的预测方法；并没有充分考虑历史数据的随机分布特点，更不能实时的进行仿真和分析，缺少动态的预测方法，即没有充分的利用数据库信息进行预测和改善。再次，人力资源管理的投入上，国内大型企业的管理理念和成熟度较高，受国际先进公司的影响，有能力、有意愿在人力资源的智能管理上进行投入；但对于处于创业或爬坡期的中小企业来说，尤其是在购买人力资源管理系统预算有限的条件下，如何能低成本投入，但仍能提高人力资源管理的成熟度水平，就需要另辟蹊径，寻求简单高效的方法。基于以上原因，在企业的人才招聘过程中，如何有效的、实时的、低投入高回报的预测企业的人才招聘周期，成为企业亟需解决的关键问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种企业招聘周期的动态预测方法及装置，主要目的在于解决现有在企业的人才招聘过程中，如何有效的、实时的、低投入高回报的预测企业的人才招聘周期的问题。依据本专利技术一个方面，提供了一种企业招聘周期的动态预测方法，包括：获取企业招聘周期的管理需求信息，所述管理需求信息包括简历筛选过程信息、甄选过程信息、发放Offer过程信息、入职过程信息；通过预先建立的静态线性回归模型计算所述管理需求信息的招聘周期，所述静态线性回归模型为根据企业历史数据通过统计软件建立的统计公式；解析所述招聘周期的子周期的分布参数信息，利用水晶球CrystalBall软件设置分布类型，并运行所述水晶球CrystalBall软件得到企业招聘周期的预测值。进一步地，所述方法还包括：提取招聘数据库信息中不同类型、不同岗位、不同候选人、不同各录取人条件的变量数据；根据所述变量数据的字段信息，在统计软件中建立静态线性回归模型，所述静态线性回归模型：招聘周期＝-12.7+1.46×(简历筛选过程平均天数+甄选过程平均天数+发放Offer过程平均天数)。进一步地，所述方法还包括：为所述管理需求信息划分里程碑时间点，并分别计算所述里程碑时间点的目标达成率；将所述目标达成率与初始目标达成率、所述预测值进行比较，并结合敏感度分析，确定所述里程碑时间点对应的改善策略。进一步地，所述将所述目标达成率与初始目标达成率、所述预测值进行比较，并结合敏感度分析，确定所述里程碑时间点对应的改善策略包括：将所述目标达成率与初始目标达成率、所述预测值进行比较；若根据企业招聘需求判断所述比较结果符合风险条件，则进行敏感度分析，根据敏感度分析的结果对不同里程牌时间点选取不同的改善策略；或，若判断出所述目标达成率小于所述初始目标达成率的40％，则进行敏感度分析，根据敏感度分析的结果对不同里程牌时间点选取不同的改善策略。依据本专利技术一个方面，提供了一种企业招聘周期的动态预测装置，包括：获取单元，用于获取企业招聘周期的管理需求信息，所述管理需求信息包括简历筛选过程信息、甄选过程信息、发放Offer过程信息、入职过程信息；计算单元，用于通过预先建立的静态线性回归模型计算所述管理需求信息的招聘周期，所述静态线性回归模型为根据企业历史数据通过统计软件建立的统计公式；运行单元，用于解析所述招聘周期的子周期的分布参数信息，利用水晶球CrystalBall软件设置分布类型，并运行所述水晶球CrystalBall软件得到企业招聘周期的预测值。进一步地，所述装置还包括：提取单元，用于提取招聘数据库信息中不同类型、不同岗位、不同候选人、不同各录取人条件的变量数据；建立单元，用于根据所述变量数据的字段信息，在统计软件中建立静态线性回归模型，所述静态线性回归模型：招聘周期＝-12.7+1.46×(简历筛选过程平均天数+甄选过程平均天数+发放Offer过程平均天数)。进一步地，所述装置还包括：划分单元，用于为所述管理需求信息划分里程碑时间点，并分别计算所述里程碑时间点的目标达成率；确定单元，用于将所述目标达成率与初始目标达成率、所述预测值进行比较，并结合敏感度分析，确定所述里程碑时间点对应的改善策略。进一步地，所述确定单元，具体用于将所述目标达成率与初始目标达成率、所述预测值进行比较；若根据企业招聘需求判断所述比较结果符合风险条件，则进行敏感度分析，根据敏感度分析的结果对不同里程牌时间点选取不同的改善策略；或，若判断出所述目标达成率小于所述初始目标达成率的40％，则进行敏感度分析，根据敏感度分析的结果对不同里程牌时间点选取不同的改善策略。根据本专利技术的又一方面，提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述企业招聘周期的动态预测方法对应的操作。根据本专利技术的再一方面，提供了一种终端，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述企业招聘周期的动态预测方法对应的操作。借由上述技术方案，本专利技术实施例提供的技术方案至少具有下列优点：本专利技术提供了一种企业招聘周期的动态预测方法及装置，首先基于统计软件中插入静态的线性回归模型的方式，基于对各招聘周期分布参数的拟合估计，通过CrystalBall软件建立动态预测模型，可实时预测期望招聘周期的预测值，实现企业可集中资源和精力缩短整体招聘周期，提高期望招聘周期的达成概率，有助于提高企业对招聘周期达成概率的准确预测和判断。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1示出了本专利技术实施例提供的一种企业招聘周期的动态预测方法流程图；图2示出了本专利技术实施例提供的一种预测初始阶段招聘周期动态仿真达成概率示意图；图3示出了本专利技术实施例提供的一种预测初始阶段招聘周期敏感度分析示意图；图4示出了本专利技术实施例提供的一种招聘各周期需求目标达成概率变化趋势变化图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种企业招聘周期的动态预测方法，其特征在于，包括：获取企业招聘周期的管理需求信息，所述管理需求信息包括简历筛选过程信息、甄选过程信息、发放Offer过程信息、入职过程信息；通过预先建立的静态线性回归模型计算所述管理需求信息的招聘周期，所述静态线性回归模型为根据企业历史数据通过统计软件建立的统计公式；解析所述招聘周期的子周期的分布参数信息，利用水晶球Crystal Ball软件设置分布类型，并运行所述水晶球Crystal Ball软件得到企业招聘周期的预测值。

【技术特征摘要】
1.一种企业招聘周期的动态预测方法，其特征在于，包括：获取企业招聘周期的管理需求信息，所述管理需求信息包括简历筛选过程信息、甄选过程信息、发放Offer过程信息、入职过程信息；通过预先建立的静态线性回归模型计算所述管理需求信息的招聘周期，所述静态线性回归模型为根据企业历史数据通过统计软件建立的统计公式；解析所述招聘周期的子周期的分布参数信息，利用水晶球CrystalBall软件设置分布类型，并运行所述水晶球CrystalBall软件得到企业招聘周期的预测值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：提取招聘数据库信息中不同类型、不同岗位、不同候选人、不同各录取人条件的变量数据；根据所述变量数据的字段信息，在统计软件中建立静态线性回归模型，所述静态线性回归模型：招聘周期＝-12.7+1.46×(简历筛选过程平均天数+甄选过程平均天数+发放Offer过程平均天数)。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：为所述管理需求信息划分里程碑时间点，并分别计算所述里程碑时间点的目标达成率；将所述目标达成率与初始目标达成率、所述预测值进行比较，并结合敏感度分析，确定所述里程碑时间点对应的改善策略。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述目标达成率与初始目标达成率、所述预测值进行比较，并结合敏感度分析，确定所述里程碑时间点对应的改善策略包括：将所述目标达成率与初始目标达成率、所述预测值进行比较；若根据企业招聘需求判断所述比较结果符合风险条件，则进行敏感度分析，根据敏感度分析的结果对不同里程牌时间点选取不同的改善策略；或，若判断出所述目标达成率小于所述初始目标达成率的40％，则进行敏感度分析，根据敏感度分析的结果对不同里程牌时间点选取不同的改善策略。5.一种企业招聘周期的动态预测装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取企业招聘周期的管理需求信息，所述管理需求信息包括简历筛选过程信息、甄选过程信息、发放Offer过程信息、入职过程信息；计算单元，用于通过...

【专利技术属性】
技术研发人员：高思赞，王立岩，穆克，刘晓琴，
申请(专利权)人：辽宁石油化工大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21