摘要
本发明提供一种基于机器学习的动态绩效考核调整系统、方法及存储介质,系统包括数据采集与处理模块、特征提取与模型构建模块、大数据分析与实时调整模块、系统监控与维护模块。动态绩效考核调整方法包括:原始数据采集及初步处理;通过机器学习算法从初步处理后的数据中提取特征并构建绩效考核预测模型;利用预测模型对初步处理后的数据进行深入分析,动态调整绩效考核标准;根据分析结果进一步动态优化和更新预测模型以适应环境变化和新数据输入;大数据分析与实时调整模块进行自动化决策以进一步提高系统的响应速度和效率;系统监控与维护模块实时跟踪和评估系统的各项性能指标。利用本发明将显著提升企业绩效管理的科学性、准确性和效率。
技术关键词
系统监控
数据分布
子模块
机器学习算法
企业绩效管理
冗余特征
实时性能监控
动态特征选择
ARIMA模型
关键绩效指标
决策
评估系统
系统响应时间
自动化故障
预测误差
系统响应速度