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摘要：在高校的人事工作中,绩效扣款统计非常复杂,涉及工资、考勤、职务等因素。部分高校使用综合绩效管理系统存在系统需求变更难、操作复杂、系统运行缓慢等问题。本文提出一种使用Python读取MySQL数据信息,结合Pandas和NumPy数据分析库进行数据分析,结果通过Excel表返回的高校绩效扣款统计方法。实验证明,该方法在程序设计上轻量简洁,结果使用Excel表返回方便后续使用,灵活实用,提升了高校人事绩效扣款的工作效率。
关键词：高校绩效；Python；Pandas和NumPy；数据分析
Statistical Method of College Performance Deduction Based on Python Data Analysis
SONG Dongxiang1,WANG Yiran2,MA Jialuolun1,YUAN Mingju1
(1.Dehong Teachers'College,Dehong Yunnan 678400;2.Dehong Vocational College,Dehong Yunnan 678400)
【Abstract】：In the personnel work of colleges and universities,the statistics of performance deductions are very complex,involving factors such as wages,attendance,and positions.The use of comprehensive performance management systems in some colleges and universities has problems such as difficulty in changing system requirements,complex operations,and slow system operation.This paper proposes a method of using Python to read MySQL data information,combined with Pandas and NumPy data analysis library for data analysis,and the result is a statistical method for college performance deductions returned by an Excel table.Experiments show that this method is lightweight and concise in program design,and the results are returned in an Excel table to facilitate subsequent use,which is flexible and practical,and improves the work efficiency of deductions for personnel performance in colleges and universities.
【Key words】：university performance;Python;Pandas and NumPy;data analysis
0引言
目前,高校的绩效管理工作非常重要,为保障教职工的利益,人事管理部门需要非常细心的完成相关工作。为鼓励教职工积极工作,需要根据教职工的请假情况扣除不在岗时间段的相应绩效。绩效扣款涉及工资、考勤、职务和扣款条件等因素,统计非常复杂,还容易出错。
为了提升工作效率,国内学者周文娟[1]提出基于Java的高校绩效工资管理管理系统,系统功能包括考勤管理和绩效管理,通过绩效统计功能就能得到所需绩效扣款数据。使用管理系统来完成绩效扣款工作非常方便,但管理系统的弊端是定制开发的,如果学校的绩效政策文件会发生改变,扣款条件发生改变后,需要专业人员重新修改系统功能代码,而且学校系统的更新维护都是第三方公司,修改功能需求的流程步骤多、时间长、消耗维护资金等。为了简化庞大的管理系统程序功能,古军伟[2]、卢林竹[3]等人使用Python的数据分析库Pandas和NumPy完成数据的统计与分析,绩效扣款涉及内容比较多,特别是教职工的请假时间段统计,因收集到的请假数据中含有教职工的请假时间是在非工作日的情况,按照文件要求,非工作日是不扣款的,所以需要使用Python的数据分析库对收集的请假数据先做一个清洗,排除非工作日。但人事工作人员不是软件开发人员,不能为了简化管理系统让他们直接操作Python程序代码完成统计。高炽扬、王健、崔宁宁[4]和闫海忠[5]等人提出通过Python的Excel和Word的库完成对数据的导入和输出,运行一段程序,结果通过Excel表格输出。
综上所述,相关技术还没有应用于高校绩效扣款工作中,本文提出一种基于Python的高校绩效扣款统计方法,人事工作人员只需在浏览器端的可视化界面输入扣款条件,程序通过运行,人事工作人员最终得到数据一份Excel绩效扣款统计表,操作方便快捷,扣款条件灵活可变,提升了工作效率。
本文使用Python开发语言读取MySQL数据库的请假和绩效数据,结合Pandas和NumPy数据分析库对请假数据进行清洗和整合,过滤非工作日的请假时间段,最后编写绩效扣款统计算法,扣款条件作为参数,完成绩效扣款统计,结果使用Excel表格输出。创新点是使用Python开发语言结合数据分析库,仅仅12KB的文件完成绩效扣款功能,扣款条件可以自由修改,结果用Excel表格输出,方便人事工作人员继续使用数据完成其他工作。
1设计思路
目前的高校绩效管理系统功能复杂,程序体积庞大,不利于对功能需求的变更。为了简化程序功能体积,本文使用Python开发语言构建一种高校绩效扣款统计方法,仅使用单个Python页面完成功能。如图1所示,使用Python中的MySQL连接库读取数据库中需要用于绩效扣款统计的请假数据和绩效数据,编写高校校历对象,对象中包含每月的非工作日日期,结合Python中的Pandas和NumPy库对比请假数据过滤掉其中的非工作日请假时间段,整合为新的请假数据表,最后与绩效数据进行统计,编写可变扣款条件的方法函数,得到涉及请假的每位教职工绩效扣款数据,结果用Excel表格输出。
2数据处理
2.1请假和绩效数据格式
为了获取绩效扣款统计需要的请假数据和绩效数据,请假数据的数据存储信息格式如表1所示,包括：序号、部门、姓名、请假月份、请假类型、请假天数、开始时间和结束时间。绩效数据的数据存储信息格式如表2所示,包括：序号、部门、姓名、月份、职务、管理工作绩效、月奖励绩效。
2.2校历对象
为了过滤请假数据中的非工作日,需把高校的校历中的工作日和非工作日整理为Python对象,对象格式为：
noWorkDay={"1":[2,3,9,10,16,17,23,24,30,31],..."12":[4,5,11,12,18,19,25,26]},对象中key为月份,value为当月非工作日中年月日的日。
2.3过滤非工作日算法
过滤非工作日算法中,输入校历对象noWorkDay,请假数据leaveData。因请假数据中存在每个月同一教职工多次请假的情况,所以算法中需要累计相同请假类型的请假次数。请假时间超过1 d的请假情况存在开始时间和结束时间的改变,算法设计先获取教职工每月每次请假的开始时间和结束时间的年月日中的日。然后判断当月请假次数只有一次,把请假开始日和结束日间隔天数生成数组长度日期,使用NumPy库的intersect1d方法对比非工作日重合的天数,把原请假天数减去重合天数就为过滤后的天数。如果当月请假次数超过一次,需要遍历当月的每一次请假,重复执行上面的对比重合天数操作,得到过滤后的天数,最后把过滤后的天数替换过滤前的天数,得到过滤请假数据filterLeaveData。
3数据统计
3.1管理工作绩效和月奖励绩效扣款指标
管理工作绩效为教职工每月参与了管理岗位的工作任务获得的报酬,根据职务和岗位的不同,管理工作绩效的金额也不同。因每月存在周末和国家节假日,管理工作绩效扣款指标公式为：
其中,monthMWPD为月管理工作绩效扣款,n为本年度工作月份数,默认为12,monthMWP为本人月管理绩效标准,monthNodays为当月去除非工作日的天数,noWorkDays为本人当月请假的非工作日天数。
月奖励绩效为教职工完成学校要求的工作量获得的报酬,根据岗位的不同,月奖励绩效的金额也不同。和管理工作绩效扣款指标的区别是日平均月奖励绩效不扣
除非工作日天数,公式为：
其中,monthRPSD为月奖励绩效扣款,n为本年度工作月份数,默认为12,monthRPS为本人月奖励绩效标准,monthNodays为当月的天数,noWorkDays为本人当月请假的非工作日天数。
3.2绩效扣款统计
在绩效扣款统计中,用户只需要输入请假类型和扣款条件天数,程序会调用调用过滤非工作日算法去除请假数据中涉及请假时间段中有非工作日的数据,然后根据请假类型和扣款条件天数筛选符合条件的数据。计算月奖励绩效扣款时,日平均月奖励绩效不扣除非工作日天数,计算管理工作绩效扣款时,日平均月奖励绩效扣除非工作日天数。通过公式计算输出结果并通过Excel导出。绩效扣款统计流程如图2所示。
4实验结果
实验中使用基于Python数据分析的高校绩效扣款统计方法,实验环境详细配置参数如下。操作系统：macOS Big Sur、CPU：Apple M1、Python：3.8.8、IPython：7.22.0、Jupiter：6.3.0、Pandas：1.2.4、NumPy：1.20.1、MySQL：5.7.1。系统运行非常简单,只需要打开Jupiter Notebook工具,输入请假类型和扣款条件天数,就能得到Excel格式的数据结果。
通过实验比较传统绩效系统与改进方法,传统绩效系统因为功能复杂,文件较多,文件体积在5MB左右。改进方法只是用一个IPython文件完成绩效扣款功能,文件大小仅为12KB。在操作方法上,传统绩效系统的功能全面,用户使用时需要阅读操作手册进行操作,操作复杂。改进方法只需输入扣款条件,运行就能得到结果,操作简单。输出结果,传统绩效系统通过操作结果就能得出,Excel文件需要进行导出,导出功能在服务器端,有时需要等待较长时间。改进方法直接输出Excel文件,输出功能不在服务器端,可以快速输出。在响应速度方面,传统绩效系统的功能实现需要与服务器进行多次交互,响应速度依赖服务器配置的运行速度和网络快慢。改进方法只获取一次服务器端数据库数据,然后就通过数据分析得到结果,功能响应速度快。
5总结与展望
本文提出的基于Python数据分析的高校绩效扣款统计方法能够实现复杂的高校绩效扣款功能。使用Python的Jupiter Notebook工具构建IPython文件,数据分析库进行分析后直接返回人事工作中常用的Excel表格。通过实验,对比传统绩效管理系统,有文件体积小、操作方法简单、运行速度快等优势。分析结果表明,该方法能有效提升高校人事工作中绩效扣款的工作效率。下一步将优化操作方法,使其更简化,提升用户体验。
参考文献
[1]周文娟.基于Java的高校绩效工资管理系统的设计与实现[D].南京:东南大学,2018.
[2]古军伟,靳海亮,杜军,等.基于Python获取与分析GIS开发就业信息[J/OL].软件导刊:1-4[2022-04-13].http://kns.cnki.net/kcms/detail/42.1671.TP.20190906.1515.044.html.
[3]卢林竹,王智浩,蒋益兰,等.基于Python语言构建名中医医案数据挖掘平台[J].世界科学技术-中医药现代化,2021,23(9):3188-3194.
[4]闫海忠,闫远.Python读取Word表格数据及批量处理的方法[J].电脑编程技巧与维护,2021(1):57-60.
[5]高炽扬,王健,崔宁宁.基于Python的Excel文档批量转换生成自定义形式Word文档工具的实现和应用[J].数字通信世界,2021(11):188-190+227.
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