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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107851295A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201680041982.6
申请日：2016-07-14
Applicant: 日本电气株式会社 , 日本电气方案创新株式会社
IPC: G06Q50/22
CPC classification number: G06Q10/1091 , G06F15/18 , G06Q10/063 , G06Q50/22 , G16H50/30
Abstract: 根据本发明，信息关于与建议者已经聚焦于的任意地定义的项目有关的具体字段被提供，并且被包括在包括出勤数据的与雇员的健康状况有关的数据中。这一数据分析设备被提供有：数据获取装置51，其获取两个或者更多个雇员的健康状况数据和出勤数据；属性数据生成装置52，其针对雇员中的每个雇员，通过使用预定时间分辨率、预定时间范围和预定聚合方法来生成出勤数据的预定字段的属性数据；模型学习装置53，其使用指定的目标字段作为对象变量并且使用属性数据的字段中的每个字段作为说明变量来学习由多项式表达式表达的模型；有关字段提取装置54，其基于学习的模型来提取与目标字段有关的属性数据的字段；以及概括装置55，其基于关于提取的字段的信息来概括和输出指定的雇员的出勤数据。
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公开(公告)号：CN106663232A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201580047302.7
申请日：2015-09-02
Applicant: 日本电气株式会社 , 日本电气方案创新株式会社
CPC classification number: G06N5/04 , G06N99/005 , G06Q10/06 , G06Q10/1091 , G06Q50/22
Abstract: 提供了一种能够预测雇员等是否将在预定时段中取得请假的请假预测系统等。根据本发明的一个实施例的一种请假预测系统被提供有：预测规则学习装置，其基于包括雇员的时序因素的第一出勤管理信息和指示请假关于每个雇员的存在或者不存在的信息来生成预测规则，该预测规则涉及对雇员在预定时段中取得请假的可能性的预测；以及预测装置，其基于包括关于作为预测的对象的雇员的时序因素的第二出勤管理信息和预测规则来预测作为预测的对象的雇员在预定时段中取得请假的可能性。
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公开(公告)号：CN109313939A
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201780032050.X
申请日：2017-05-23
Applicant: 日本电气方案创新株式会社
Abstract: 健康状况预测装置(10)包括估计模型学习单元(11)，所述估计模型学习单元(11)用于使用与个人的生活方式有关的实际数据和预设检查项的检查值作为训练数据来学习指示生活方式和检查值之间的关系的模型；检查值预测单元(12)，所述检查值预测单元(12)用于获取与用户的生活方式有关的实际数据并且通过使用所获取的实际数据和所述模型来预测用户的未来检查值；以及显示单元(13)，所述显示单元(13)用于在屏幕上显示检查值预测单元(12)所预测的未来检查值。
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公开(公告)号：CN109313939B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201780032050.X
申请日：2017-05-23
Applicant: 日本电气方案创新株式会社
Abstract: 健康状况预测装置(10)包括估计模型学习单元(11)，所述估计模型学习单元(11)用于使用与个人的生活方式有关的实际数据和预设检查项的检查值作为训练数据来学习指示生活方式和检查值之间的关系的模型；检查值预测单元(12)，所述检查值预测单元(12)用于获取与用户的生活方式有关的实际数据并且通过使用所获取的实际数据和所述模型来预测用户的未来检查值；以及显示单元(13)，所述显示单元(13)用于在屏幕上显示检查值预测单元(12)所预测的未来检查值。
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