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基于BEI-RSVM的企业员工效能评价模型研究——以中铁某集团为例

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致谢

摘要

1 引言

1.1 研究背景

1.2 相关概念界定

1.2.1 能力

1.2.2 绩效

1.2.3 效能

1.2.4 效能评价

1.2 研究目的与意义

1.2.1 研究目的

1.2.2 研究意义

1.3 研究内容与方法

1.3.1 研究内容

1.3.2 研究方法

2 国内外相关研究现状

2.1 文献综述

2.1.1 国外文献综述

2.1.2 国内文献综述

2.2 国内外效能评价模型研究现状

2.2.1 基于层次分析法的评价模型

2.2.2 基于灰色系统的综合评价模型

2.2.3 基于数据包络分析法的评价模型

2.2.4 基于概率神经网络的评价模型

2.3 本章小结

3 基于BEI-RSVM的企业员工效能评价模型构建

3.1 企业员工能力库的建立

3.1.1 行为事件访谈

3.1.2 能力库建立

3.2 确定效能评价指标体系

3.2.1 明确问题

3.2.2 数据预处理

3.2.3 选择核函数和模型参数

3.2.4 基于LibSVM的样本训练

3.3 确定效能评价模型

3.3.1 确定效能评价结构

3.3.2 整体效能水平分析

3.4 本章小结

4 基于中铁某集团的员工效能评价模型实证分析

4.1 企业现状分析

4.1.1 企业战略发展概况

4.1.2 企业人力资源管理现状

4.1.3 员工效能评价体系现状

4.2 样本员工能力数据采集

4.3 确定效能评价指标体系

4.3.1 数据属性约简

4.3.2 样本学习模块

4.4 应用效能评价模型

4.4.1 采集被评价者原始数据

4.4.2 确定效能评价结构

4.4.3 整体效能水平分析

4.5 本章小结

5 总结与展望

5.1 主要结论

5.2 可行性建议

5.3 不足与展望

参考文献

附录

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

学位论文数据集

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摘要

效能评价是指分析员工的各项能力对其绩效影响力的大小。目前,我国企业的效能评价体系具有较大的改进空间。而国内对企业员工效能评价的研究较少,更加缺乏定量分析。因此,从企业的现实情况出发,研究如何科学有效地进行企业员工效能的评价,针对性地提高员工能力水平和整体效能水平,从而最终提高员工的绩效水平具有重要的现实意义。
  本文运用行为事件访谈和粗糙支持向量机(BEI-RSVM,Behavioral EventInterview and Rough Support Vector Machine)的研究方法,借鉴国内外学者关于员工效能评价的研究成果,理论结合实际,构建了企业员工效能评价模型。在此基础上,以中铁某集团员工为研究对象进行实证分析,对集团总部和北京分公司的部分员工进行行为事件访谈,收集样本数据,并输入到粗糙支持向量机,以建立该国有集团员工能力维度分类学习机,确定效能评价指标体系。之后,以北京分公司某部门员工为待评对象,实证分析该部门员工的效能结构和整体效能水平。并就如何提高员工的绩效水平提出可行性建议。
  研究表明基于BEI-RSVM的效能评价模型优化了效能评价指标体系,且不同绩效水平的员工的效能评价指标体系不同。同时,实证分析表明能力维度分类较为简洁,能力维度间的共生性较弱,能力维度内元素的协同作用较强的员工效能水平较高。反之,能力维度分类较为复杂,能力维度间的共生性较强,能力维度内元素的协同性较弱的员工效能水平较低。因此,一方面,可以根据不同员工的效能结构,制定针对性的能力培养计划,来高效地提高绩效;另一方面,也可以通过简化能力维度分类,降低能力维度间的共生效应,增强能力维度内元素的协同作用来提高员工的效能水平,从而提高员工的绩效水平。此外,还有利于员工制定合理的绩效目标、高效地进行绩效辅导、实现有效的绩效考核和精确的绩效反馈,从而形成基于能力的良性绩效管理循环。

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