人力资源薪酬管理灯塔员工讲义信息整理

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1、灯塔员工资料信息整理原始资料灯塔公司2000年员工资料(Excel文件)灯塔公司2001年员工花名册(Excel文件)目标通过对照两年的资料,统计出2001年灯塔公司各岗位中年龄、性别、学历结构以及在灯塔工作的年数。难点及问题说明灯塔所提供的原始材料本身存在很多问题,包括:1 2001年的员工花名册缺乏所在部门、职位、学历结构等重要信息2 两年的员工信息中存在许多明显相矛盾的信息。比如从2001年花名册中可发现,在2000年之前加入灯塔的员工有2425人,但从2000年的资料中只能找到1424人与2001年的表相吻合!3 信息的表示非常不规范。比如出生日期,有的具体到日期,有的只有年份,而在2

2、001年的花名册上更是只有年龄。给数据的整理带来极大的不方便。工作流程1系统分析由于两张表的人数都超过了2000人,而且分成了三十多个部门,单凭人工统计是非常不现实的,应使用数据库完成统计。前面已经提到,原始数据存在很多不规范之处,所以在使用数据库之前,必须对原始数据加以整理。经考虑,决定采取PHP编程实现数据的规范化整理,使用MySQL数据库实现数据存储,采用IIS WWW服务器作为PHP的运行平台。2数据结构设计使用三张表来存放数据,分别是:表1:Staff2000数据结构存放2000年员工数据+-+-+-+-+-+-+| Field | Type | Null | Key | Defau

3、lt | Extra |+-+-+-+-+-+-+| name | char(10) | YES | | NULL | |姓名| sex | char(2) | YES | | NULL | |性别| age | int(11) | YES | | NULL | |年龄| yr_start_work | year(4) | YES | | NULL | |开始工作年度| yr_start_beacon | year(4) | YES | | NULL | |加入灯塔年度| edu | char(20) | YES | | NULL | |学历| id | char(20) | YES | |

4、NULL | |身份证号| position | char(20) | YES | | NULL | |职位| poison | int(11) | YES | | NULL | |有毒工作| contract | char(50) | YES | | NULL | |合同日期| note | char(50) | YES | | NULL | |备注| dept | char(20) | YES | | NULL | |部门| end_date | char(50) | YES | | NULL | |合同终止日期表2:Staff2001数据结构存放2001年员工数据+-+-+-+-+-+-

5、+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+-+-+-+-+-+-+| employee_id | char(10) | YES | | NULL | |员工号| name | char(10) | YES | | NULL | |姓名| age | int(11) | YES | | NULL | |年龄| year_start_work | year(4) | YES | | NULL | |开始工作年度| sex | char(2) | YES | | NULL | |性别| year_start_beacon | year(4) |

6、 YES | | NULL | |加入灯塔年度| poison | int(11) | YES | | NULL | |有毒工作表3:Staffboth数据结构存放两张表中相吻合的员工数据+-+-+-+-+-+-+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+-+-+-+-+-+-+| name | char(10) | YES | | NULL | | sex | char(2) | YES | | NULL | | edu | char(20) | YES | | NULL | | age | int(11) | YES | | NULL

7、| | dept | char(20) | YES | | NULL | | position | char(20) | YES | | NULL | | beacon_year | int(11) | YES | | NULL | |在灯塔工作时间(年数)3数据整理(a) 因为软件无法直接读取excel文件,所以需要将excel文件另存为“以制表符分隔的文本文件(.txt)”。(b) 编写PHP程序读取该文本文件,并对数据加以处理(c) 通过Web服务器(IIS)将处理后的标准化数据存入MySQL数据库。4数据统计利用数据库的结构化查询语言(Structural Query Language

8、)查找所需信息。例如,要查询在2000人员表和2001人员表中姓名、性别、年龄相同的人员信息,可以这样写:mysql select staff2000.name, staff2000.sex, staff2000.edu,staff2000.age,- staff2000.dept, staff2000.position - from staff2000, staff2001 - where staff2000.name=staff2001.name - and staff2000.sex=staff2001.sex - and staff2000.age=staff2001.age - or

9、der by staff2000.dept;+-+-+-+-+-+-+| name | sex | edu | age | dept | position |+-+-+-+-+-+-+| 王继文 | 男 | 中技 | 33 | 104 | 树脂 | 闫士强 | 男 | 高中 | 41 | 104 | | 房娟 | 女 | 中专 | 28 | 104 | | 安文陆 | 男 | 大专 | 50 | 104 | 树脂 | 赵家泰 | 男 | 大本 | 56 | 综合处 | 销售 | 高春发 | 男 | 大专 | 40 | 综合处 | 内联 | 张金柱 | 男 | 初中 | 43 | 综合处 | 采购 | 穆瑞泉 | 男 | 中专 | 43 | 综合处 | 管理 |+-+-+-+-+-+-+1424 rows in set (5.65 sec)结果通过下面URL可直接查询http:/localhost/beacon/query.php查询界面:结果显示界面:(注:由于该软件放在家里的机器上,所以只能在本地机器访问)工作所花时间约8小时

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