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【程序代码】java管理开发框架

正文 | 内容 今天这篇文章主要是介绍:java开发框架,大家按照如下步骤进行操作就可以了。 01— HR系统包括一些核心的管理业务功能,如:薪酬管理、考勤管理、绩效管理、加班申请等模块,同时支持移动签到、签退,满足企业信息化的基本要求。 02—主要功能说明如下:1.基本信息:开通账户并记录新员工的具体信息2.考勤管理:管理员工在有效的工作日内,每天上下班时间的考勤情况3.加班申请:包括加班员、时间、地点等信息4.请假申请:主要用于管理员工的请假情况 5.薪管理:核准根据考勤管理计算出本月的出勤天数,之后根据请假申请和加班申请计算出本月的请假天数和加班天数,最后根据基本信息的基本工、工、补贴、应扣除的保险及所得税汇总出计算出汇总工和实发工 04—获取码下面是码获取地址:https:gitee.comagileaiaeaihr.git

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管理系统

管理系统它是一个前后端分离的管理系统。项目采用java语言,后台框架上使用了springboot,前端框架主要使用vue、ElementUI开发。 数据库采用了MySQL开关系型数据库(便于开节流)。数据库连接层采用了MyBatis框架,基本能满足性能的要求。后台权限管理采用shiro框架做权限管理。 整体来说相对框架简单,没有过多的封装框架,便于我们初中级java程序员用于使用或者学习。 Vue 2.ElementUI 3.axios 4.vue-router02数据库设计数据库主要包含了五张表,分别是表、角色表、用户表、角色表、用户角色表:1.hr表是用户表,存放了用户的基本信息 3.menu表是一个表03环境搭建服务端采用SpringBoot来开发搭建过程如下:1、创建SpringBoot项目在IDEA中创建SpringBoot项目,创建完成之后添加依赖: org.mybatis.spring.boot

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    数据分析模型

    全行为路径分析行为路径分析是对用户在APP或网站的每个模块的流转情况,挖掘用户的访问模式,从而优化产品或网站8、用户分群模型分群是对某一特征用户的划分和归组,而分层,更多的是对全量用户的一个管理手段在的数据分析里 这个是员工离职预测数据分析,通过这个图表的数据集中性,来对离职员做画像,分析离职员的特征,最终降低岗位离职率 ? 这个是效的分析模型,通过这个模型可以分析公司成本和和薪酬员编制的可行性,为第二年的预算做参考。 欢迎关注数据分析公众号,学习更多的数据分析技能!

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    大数据解决方案

    大数据解决方案大数据技术的应用正在潜移默化改变着我们的日常生活习惯和工作方式,很多看起来有点“不可思议”的事情也渐渐被我们“习以为常”。 前些时候有分享了一个大数据技术在智慧社上面的应用案例,最近也一直看一些方面大数据解决方案的案例,比较集中的都是围绕智慧社的。 之前分享的一篇关于智慧社的大数据应用,也仅仅是简单的说了一下当前智慧社建设中所面临以及要解决的问题。 这篇算是补上那篇欠缺的内容吧,把智慧社大数据解决方案的大数据平台搭建、技术架构、数据可视化等几个方面的内容给朋友分享一下。一、智慧社平台搭建要建设智慧社,创建大数据处理平台是首要工作。 image.png 三、数据可视化数据的可视化是智慧社大数据解决方案中的重要一个环节,大数据处理平台通过对海量数据的集中分析、处理,并且通过合适的方式展现给管理者,便于管理者进行科学分析和决策

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    数据分析指南(1)

    数据分析指南Human resource data analysis guide_?为什么要做数据分析WHY? 数据分析的价值我觉得可以从四个层面进行阐述:一:操作层面 这个层面追求数据的准确性,一般以静态的数据为主,主要操作是数据的录入和记录,是HR每天的基础的数据工作,比如 员工花名册,公司员结构 二:管理数据 这个层面的数据是在的数据范畴内,对的数据进行计算和分析,数据的呈现形式是动态的数据,当然也可以在一些模块进行数据的建模,比如员离职预测的建模,招聘数据分析的建模, 三:专业? 大家看上面这个图,如果你懂但是你数据分析能不强,你是个分析菜鸟,如果你数据分析能很强,但是不懂,那你只能是数据分析爱好者,如果你也不懂,数据分析也不强,那你只是打酱油的

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    数据关键指标汇总

    各模块的关键指标数据汇总,供大家参考! 月度部门薪酬数据环比月度工、社保数据环比月度个岗位薪酬环比均工部门的均工对比,年度的均工的对比年度总工 公司年度平均成本数据分析成本总额同比对比历年的成本,结合公司的历年成本 ,营业额等财务数据来对于成本做一个分析判断年度成本报表成本结构成本结构包含工,福利,培训成本,招聘成本等,通过这些数据的对比,我们来分析判断总体的成品占比情况,最终优化成本成本占比在公司整的成本里成本占据了多少的比例 ,与往年的数据进行对比,从而对来年的数据进行预测成本公司总成本成本效率成本效率、成本利润里是指单个成本所产生的公司营业额和例利润,这个数据可以在同行业进行数据的对比,突出了公司成本的价值公司总的营业额 成本成本利润率公司利润额 成本全员劳动生产率工成本效率是考核企业经济活动的重要指标,是企业生产技术水平、经营管理水平、员工技术熟练程度和劳动积极性的综合表现,全员劳动生产率的纵向和横向比较反映了使用的优劣程度

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    数据可视化技术架构

    前些时候有分享了一个大数据技术在智慧社上面的应用案例,最近也一直看一些方面大数据解决方案的案例,比较集中的都是围绕智慧社的。 之前分享的一篇关于智慧社的大数据应用,也仅仅是简单的说了一下当前智慧社建设中所面临以及要解决的问题。 这篇算是补上那篇欠缺的内容吧,把智慧社大数据解决方案的大数据平台搭建、技术架构、数据可视化等几个方面的内容给朋友分享一下。一、智慧社平台搭建要建设智慧社,创建大数据处理平台是首要工作。 这里看一张DKH版本的一个智慧社的架构图: 图片1.png 【DKhadoop的智慧社整体框架示意图】二、技术架构技术架构以DKHadoop的智慧社整体框架为案例探讨,直接看下面这张图示即可。 图片2.png 三、数据可视化数据的可视化是智慧社大数据解决方案中的重要一个环节,大数据处理平台通过对海量数据的集中分析、处理,并且通过合适的方式展现给管理者,便于管理者进行科学分析和决策

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    ERP软件是否包括软件

    企业使用企业计划(ERP)软件来集成和管理涉及信息技术,服务和的常见任务。ERP主要是为大型企业设计的,具有支持广泛管理系统所需的,ERP分为针对公司特定区域的模块。 为什么您的企业需要软件管理,也称为本管理或HCM,涉及复杂的员工数据,工信息,时间跟踪,进度管理,招聘职责和绩效跟踪。 修复导致的错误会浪费宝贵的时间,而这些时间可能会花费在更具生产的任务上。如果没有包含软件的ERP解决方案,您的企业就必须分配大量,仅用于输入,传输和管理员工数据。 即使有专门的员,某些任务(例如记录员工的工作时间并将这些数字转换为工数据)也很难以任何精确度执行。 从而改善了工作员之间的沟通,并实时更新了数据,从而简化了管理并提高了员工的成功率。

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    管理系统和oa的区别?

    事主管可操作员工信息管理、劳动合同管理、考勤管理、薪酬管理、培训、数据分析等模块。事专员可协助薪酬主管操作除薪酬管理之外的其他模块,所以管理软件一般是部门使用。 而管理系统主要是为流程而服务,所以一般管理软件系统的功能有:集团管理、事管理、招聘管理、考勤管理、绩效考评、薪管理、培训管理、员工自助等。 4、作用不同管理系统是一个庞大的体系,旗下有任用、训练、薪、福利、员工关系等子系统和模组,数字化只是应用网络来从事管理的方式之一,提升管理准确率以及效率。 5、总结:OA系统的使用范围更广更为普及,而系统一般只面向部门不对外,管理的重点是管本身,OA是管之间的协作与沟通,两者的管理对象不同,两者的侧重点也有较大的不同。 而OA系统基本上包括了管理系统的大部分功能,因此OA系统相对于管理系统功能更全面,所以OA的管理系统使用范围更广,而系统就更为细致。

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    云计算为何走不进管理?

    管理是关于分配和相关(培养、激励)的工作,如果借助大数据,将和其他数据化,再用算法进行匹配,显然有无限的想象空间。 其实,通过大数据实现的“可扩展获得”,提升的利用效率,也正是我在2011年提出的“云转型”。具体怎么玩呢?首先,应该把数据化,清楚地知道“是怎样的”,这包括,他的能如何? 业务部门将生产数据导入管理信息系统,对于管理的效率无疑是一个利好,但对于部门来说,意味着权空间被挤占。 这些企业中,一线的业务尚且不玩数据,更何况二线的管理?但是,部门博弈和HR的恐惧偏偏需要一个强势的老板来做顶层设计,如同亚马逊偏执狂一般的贝佐斯。所以,大数据才会走不进管理。 从这个意义上说,本文开头那些主动拥抱大数据的500强的HR们不愧是业界先锋,也许,只有当他们用大数据把管理的大未来实现时,管理才将真正迎来下一站的“云时代”!

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    Power BI 应用:动态计算年龄

    假设我们想查看30岁以下员工数量,通常我们可能导出系统中的员工信息,然后新建一列,如下计算:但这有一个问题,此处的年龄是静态的截止到现在的年龄,如果我们想动态查看不同年份的30岁以下员工数量,例如如下 :请注意这个动画中的两个信息,首先每个的年龄会随着年份的变化而自动变化。 现实中使用该方法可能会碰到另外的问题,比如每个时间段都有新进入公司,都有员工离职,在职员工数也是动态的,如何结合使用我们将会在另外的篇章说明。 参考料:https:powerpivotpro.com201501dynamic-age-calculation-using-measures

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    数据中的 频率分析应用

    FREQUENCY你不知道的“频率分析” 在数据的关系中,有一种关系是频率关系,频率关系一般是各数值范围内包含了多少个数据,一种频率的数据关系在领域的应用比较多的是在员结构上,比如我们要去算各个年龄组的分布频率 在领域这种大的数据出现的很少,但是在一些模块也是可以运用的,比如我们在做离职分析的时候,我们就可以用气泡图来做员离职的画像描述。 气泡图是散点图的升级,相对散点图的两个变量,气泡图根据气泡的颜色,大小,X,Y轴的坐标,有4个变量可以进行比较,所以在做离职员画像的时候,就可以有多个变量进行分析。? 上面这个图,各个颜色代表了各个职级,气泡的大小代表了工龄,X轴和Y轴,代表年龄和薪,这样我们就可以根据数据的集中来分析离职的是什么样的,来做一个画像。 在的数据分析中,员结构分析,薪酬分析,离职分析都会用到频率的数据分析,了解频率分析的方法,学会数据图表的设计才可以使我们更好的应用数据,让数据创造价值。

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    一步步跑起来个 Java 前后端分离的管理系统

    本文适合刚学习完 Java 语言基础的群,跟着本文可了解和运行项目,本示例是在 Windows 操作系统下演示。?本文作者:HelloGitHub-秦 大家好! 这里是 HelloGitHub 推出的《讲解开项目》系列,今天给大家带来一款基于 Java 语言的管理开项目——微事微事是一个前后端分离的管理系统,项目采用 SpringBoot ElementUI:ElementUI 时一套基于 Vue 2.0 的组件库,提供了配套设计。由饿了么公司前端团队开。 resourcesstatic:静态存放目录resourcestemplates:前台页面模板路径,包括 email 模板。 本教程是针对有一定 Java 编程基础,但又不知道如果运行本项目的小伙伴。如果你是老手欢迎直接阅读项目的说明文档,获取更多更详细的料。

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    宋江:成功的总监,失败的CEO!

    :21CN教育频道作者:孙辉导语宋江挖尽天下豪杰,“猎” 手法之独特,思路之新颖,让拍案叫绝。作为一名总监,他可谓高手中的高手。但作为CEO,他又把整支队伍带向深渊,最终葬送一切。 晁盖等劫了生辰纲,宋江及时通风报信,使宋江从此与梁山有缘;宋江在江湖上又称“孝义黑三郎”,古代把“孝”字看的很重,如果是大孝子,这的品德一定值得尊重的。 从单个挖角来看,玉麒麟卢俊义、金枪手徐宁、双枪将董平、没羽箭张清、大刀关胜、双鞭呼延灼等经历来看,“猎”手法之独特,思路之新颖,无不让拍手叫绝。 梁山兄弟们大部分都反对招安,而“招安”却是宋江的“愿景”,何时提及什么时候提,一直是宋江苦恼的问题,后来他采纳了吴用的建议,在重阳赏菊大会上提出,虽然李逵等反对,但毕竟起到了投石问路造舆论的作用; 吴用当年在举宋江做梁山寨主时,第一次提出宋江想招安的问题遭到了大家的一致反对;第二次在赏菊大会上正式提出招安时,遭到多数反对,林冲等提前离开,李逵公然叫板出走。

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    项目管理深入理解01--管理

    1 进度计划 项目任务的进度安排、任务的排序和时间选择存在不同意见 2 项目优先级 项目利益相关者在活动和任务的优先顺序上有不同意见 3 的匮乏,包括的不足 4 技术意见与执行情况的权衡 期望理论:激励=期望*手段*效价,们希望努得到好的结果,同时得到相应的回报。 ?管理的核心思想是:适其事、事得其尽其才、事竞其功。 Recite背诵内容:计划=》组建项目团队=》建设项目团队=》管理项目团队,很好理解,先编计划,再找,接着整合,最后持续管理。 规划管理:识别和记录项目角色、职责、所需技能、报告关系、并编制员配置管理计划的过程。 :属于管理计划的组成部分,说明将于何时、以何种方式获得项目成员,以及他们需要在项目中工作多久,可以直方图来展示使用情况。

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    如何在腾讯云上搭建一个 Saas

    (整体架构图)由于项目采用开框架,所以与别的原生项目相比多了以下特点:基础开框架,项目采用了JFinal作为基础框架。 JFinal 是基于 Java 语言的极速 WEB + ORM 框架,其核心设计目标是开发迅速、代码量少、学习简单、功能强大、轻量级、易扩展、Restful。 二.面试管理系统求职者,关注微信服务号,可以及时收到面试通知,查看面试结果,接收offer,反馈求职信息,以及提前录入个料。为HR简化通知面试及员工入职料录入成本。 由于初创团队不足,3的配置还是略显不足,特别是缺少熟悉构建云服务方面的员及经验。 二.设计开发过程中的心得1.合理使用验证码,能够有效防止暴攻击在类似于登录或者敏感信息提交时,使用验证码,可以在一定程度上防止暴攻击。但并不是说,只要是验证码都能起到很好的作用。

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    译文 | 为什么也要运用大数据?

    大数据已经进入领域,而且的专家们也张开双臂迎接大数据趋势的到来。 更重要的是,有调查显示,去年,有超过1000家组织在数据分析的投入位于自家公司投入的前三名。就而言,大数据是一个大问题。它使雇主和做出更明智的业务决策。 投才管理软件可以帮助专业士收集和分析他们需要评估个绩效水平的数据。2.更好的留住。在工作场所利用大数据的一大好处是有机会了解为什么员工离开 - 他们为什么留下来。 定期开展绩效评估,结合360度绩效评估可以帮助雇主和更好地了解自己专业发展努的有效性。4.更好的员工通过使用大数据,HR有机会增强自己的分析能,有战略计划地挑选候选。 大数据可以帮助雇主和专业士获得对现有才的深入了解。此外,未来,向大数据要才吧。

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    各模块数据指标及计算公式

    ÷成本●培训收益●培训成绩分布占比(培训测试通过率的数比例)=考试通过数÷参加考试所有数●培训成本=在培训直接成本+在培训间接成本●均培训费用=培训总费用÷参训总数●培训投收益比=培训收益 ●假日加班费:月工额÷21.75天÷8小时×2倍×假日加班时数●法定假日加班费:月工额÷21.75天÷8小时×3倍×法定假日加班时数●直接生产员工比率:直接生产员工总额÷企业工总额×100 ●薪酬增长率七、成本数据分析●成本总额:成本包括工总额、社会保险费用、福利费用、教育经费、住房费用、招聘费用、培训培训以及其它工成本。 ●成本=一定时期内成本总额÷同期同口径员工数●均工=一定时期内工总额÷同期同口径员工数●成本占企业总成本的比重=一定时期内成本总额÷同期公司成本总额●成本结构:工成本各组成项目占工成本总额的比例 ●成本率=一定时期内成本÷同期营业收入●成本利润率=一定时期内营业净利润÷同期成本●成本效率=一定时期内营业收入÷同期成本●全员劳动生产率=一定时期内营业收入÷同期同口径员工数八

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    数据分析中的 “回归函数” 应用

    模块里回归函数被大量的应用在薪酬数据分析里,在薪酬的数据分析里我们需要对各个层级进行薪酬曲线的绘制,再对薪酬曲线进行数据的分析,判断职级和薪酬的拟合度,对各个职级进行薪酬的预测,都是可以通过回归函数来进行数据分析

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    数据分析中的绩效相关分析

    在我们做绩效分析的时候,我们并不是单单的对员工的年度 的绩效做分析,我们更要去做绩效的相关分析,我们需要找到和绩效相关的能的维度,也就是说那些绩优的员和那些能相关,这样我们就可以针对这些和绩效相关的能维度去做提升 ,更好的针对个的能去做绩效的分析 在我们线下的数据分析课程中,我们专门有一个模块来讲绩效和能的数据相关性的分析,首先我们需要了解的是什么是相关性,相关性的概念是什么。? 所有这个就是我们说的数据的相关性的概念,但是我们的绩效和能的相关性又是怎么样的呢,我们来看绩效和能的相关矩阵图? 然后我们把能和相关性做一个矩阵,再矩阵里,2个坐标,一个能的分值,一个是和绩效的相关性,我们发现再第四象限的数据是能低于平均值,但是和绩效的相关性很大,就是发展下属,所以我们要重点的去发展发展下属这个能 所有我们通过这组绩效和能的相关性分析,就可以很好的找到我们部门岗位的薄弱点,这个也是我们在做员盘点,通过数据分析能落地的内容。

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