申请/专利权人：深圳市一览网络股份有限公司

申请日：2023-10-24

公开（公告）日：2024-01-12

公开（公告）号：CN117391250A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/1053;G06F18/27;G06F17/18

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明涉及数据预测领域，揭露了一种薪酬模型的预测及构建方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述方法包括：利用薪酬模型数据库获取工作种类，基于工作种类构建薪酬集，基于薪酬集获取多个单位工龄集，获取每个单位工龄集对应的单位工龄均薪，得到工龄均薪集，利用序列平稳性检验模型确认工龄均薪集平稳后，基于工龄均薪集及预测模型获取待估工龄下的预测工龄薪酬，利用待估城市、待估学历、待估时间及预测模型获取待估城市的预测城市薪酬、待估学历的预测学历薪酬及待估时间下的预测时间薪酬，完成薪酬模型的预测及构建。本发明主要目的在于建立能够利用薪酬模型数据库的其他薪酬数据对待测薪酬进行预测并以此构建更准确的薪酬模型。

主权项：1.一种薪酬模型的预测及构建方法，其特征在于，所述方法包括：利用预构建的薪酬模型数据库获取工作种类，基于所述工作种类构建薪酬集，其中，所述薪酬集包括城市集、学历集及工龄集，所述薪酬集及工龄集分别为：Z＝{A,B,C}C＝{c1，c2，...,ci，...，cm}其中，Z表示薪酬集，A、B及C分别表示城市集、学历集及工龄集，ci1≤i≤m表示工龄集中工龄为i时的工龄薪酬集，工龄薪酬集中包括工龄为i时的多个工龄薪酬，m表示预设的工龄上限；从所述薪酬集中依次提取第n组薪酬集，得到多个单位工龄集，其中，第n组薪酬集为：Zn＝{Aq，Bq，cn}其中，Zn1≤n≤m表示薪酬集中的第n组薪酬集，n表示工龄，且1≤n≤m，n为正整数，Aq表示第n组薪酬集中的多个工龄薪酬均为城市q的薪酬，Bq表示第n组薪酬集中的多个工龄薪酬均为学历p的薪酬，cn表示第n组薪酬集中的多个工龄薪酬均为工龄n的薪酬；对所述多个单位工龄集中的每一个单位工龄集均执行如下操作：利用预构建的数据筛选原则及单位工龄集筛选单位工龄集中的多个工龄薪酬，得到多个集中薪酬，基于所述多个集中薪酬获取筛选次数，汇总多个集中薪酬，得到集中薪酬集，利用预构建的样本偏度及样本峰度计算公式计算集中薪酬集的样本偏度及样本峰度，基于所述样本偏度、样本峰度、集中薪酬集及筛选次数获取可用单位工龄集，基于所述可用单位工龄集获取单位工龄均薪；汇总所述多个单位工龄均薪，得到工龄均薪集，利用预构建的序列平稳性检验模型确认工龄均薪集中的多个单位工龄均薪平稳后，基于工龄均薪集得到平稳工龄均薪集，基于所述平稳工龄均薪集及预构建的预测模型获取预设的待估工龄下的预测工龄薪酬；基于预构建的待估城市、待估学历、待估时间、薪酬集、数据筛选原则及预测模型获取待估城市的预测城市薪酬、待估学历的预测学历薪酬、待估时间下的预测时间薪酬，基于预测工龄薪酬、预测时间薪酬、预测城市薪酬及预测学历薪酬完成薪酬模型的预测及构建。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市一览网络股份有限公司 一种薪酬模型的预测及构建方法、装置、设备及介质

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