和勤eHR解决方案:助力中国企业迈向数字化转型

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《信息化_eHR和勤解决方案》是一份由和勤软件技术有限公司提供的专业文档,重点关注了该公司在人力资源管理信息化领域的eHR(企业资源规划系统)解决方案。该报告首先介绍了和勤公司的概况,定位其为一家全球化的技术领先公司,致力于成为国际软件技术服务的领导者,其品牌整合在统一的和勤/HINGE品牌之下。 在现代人力资源管理方面,eHR解决方案扮演着核心角色,它旨在通过数字化手段提升组织的效率,包括员工信息管理、招聘流程、绩效评估、薪酬福利等各个环节。和勤eHR解决方案以其先进性和适用性,帮助企业实现人力资源管理的标准化和智能化。 文档详细阐述了和勤eHR解决方案的具体内容,包括了产品和服务的分类,如以基础软件为核心的HGR,涵盖了Linux相关技术、风险投资、行业解决方案、系统集成以及针对不同市场的业务模式,如国内客户导向的BPO和ITO服务、IT服务外包等。此外,和勤还强调了与海外市场的互动,通过整合海外资源,拓展国际市场,如列举了多个大型企业如鞍钢、大连港、美的集团等成功案例,展示了其解决方案的实际应用效果。 在财务表现方面,FY2004/2005期间,和勤实现了销售订单增长46%和收入增长35%,显示了其业务的稳健发展势头。这份报告还展望了FY2005年的业务发展趋势,表明了公司在市场上的竞争力和持续增长的潜力。 《信息化_eHR和勤解决方案》提供了一个全面的视角,展示了和勤在人力资源管理领域eHR解决方案的专业实力,以及其在全球范围内的商业布局和成功实践。这对于对数字化转型和人力资源管理感兴趣的读者来说,是一份极具参考价值的资源。

帮我解读下这个代码:import csv import os import numpy as np import pandas as pd import pymysql from pymysql import connect # %% # drug_table = pd.read_excel('./data/drug.xlsx') drug_table_an = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='antibiotic') drug_table_sa = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='sedatives_and_analgesics') drug_table_co = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='anticoagulant') prescriptions = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/PRESCRIPTIONS.csv') item = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_ITEMS.csv') labitem = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_LABITEMS.csv') columns_pre = prescriptions.columns.tolist() columns_item = item.columns.tolist() columns_labitem = labitem.columns.tolist() # drugs = (drug_table['anticoagulant'].to_list()+drug_table['antiplatelet'].to_list())[:-4] drugs = ['barbital' ,'zepam' ,'zolam' ,'zolpidem' ,'propofol' ,'dexmedetomidine' ,'pentobarbital' ,'clonazepam' ,'alprazolam' ,'estazolam' ,'Zolpidem Tartrate'] drug_test_tsv = open('drug_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') drug_test = csv.writer(drug_test_tsv, delimiter=',') drug_test.writerow(columns_pre) item_test_tsv = open('item_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') item_test = csv.writer(item_test_tsv, delimiter=',') item_test.writerow(columns_item) labitem_test_tsv = open('labitem_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') labitem_test = csv.writer(labitem_test_tsv, delimiter=',') labitem_test.writerow(columns_labitem) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM PRESCRIPTIONS where drug like '%"+ drug + "%' or drug_name_poe like '%"+ drug + "%' or drug_name_generic like '%"+ drug + "%'" print(sql) conn = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) data_tmp = cursor.fetchall() # print(data_tmp is None) if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2], data_cur[3], data_cur[7], data_cur[8], data_cur[9]) drug_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_ITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) item_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_LABITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) labitem_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() # %% import pandas as pd drug = pd.read_csv('drug_patients_sedative.csv') print(drug.DRUG.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_POE.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_GENERIC.unique()) # %%

2023-03-14 上传