上班摸鱼被通报开除,国美回应:工作时间使用非正常流量,系遵循员工手册...


 

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你上班“摸鱼”吗?摸鱼被公司发现并通报是什么感受?11月16日,一则国美通报批评员工上班摸鱼的消息登上微博热搜,引发网友热议。

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上班摸鱼被通报

11月16日,国美控股集团有限公司(以下简称“国美集团”)发布《关于违反员工行为规范的处罚通报》。

据文件显示,在2021年8月30日-9月3日期间,国美总部针对非工作流量信息进行统计排查后,发现部分员工在工作区域内占用公司公共网络资源从事与工作无关事宜,如:玩电脑游戏、上网聊天、听音乐等。

根据公司规定对11位员工(包括1名外包人员)进行了通报和相应处罚。

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该通报具体到了部门、楼层,及非工作流量的详细信息,其中多数员工在腾讯视频、抖音上“摸鱼”的时间最多,最显眼的是计划审计与资产安全中心的员工,在网易云音乐上使用了22.5G的流量。

文件称,对于其中10名非外包员工,给予公司全员警告并行政处罚2分;对于外包人员,做清场处理,不得二次外包驻场。

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国美回应:遵循员工手册,对员工进行管理

该消息曝光后,话题#国美通报批评员工上班摸鱼#迅速登上微博热搜,11月16日晚,国美对此事进行了回应。

通报文件称,根据相关规定,国美员工在办公区域禁止从事与工作无关之事,如:玩电脑游戏、上网聊天、听音乐等。红星新闻就此事向国美集团公关部的相关负责人求证,对方证实了该文件确实存在,“站在公司的角度,一定会遵循员工手册,对员工进行一定的管理 ”。

“每一个员工在进入公司的时候都有一份员工手册,(公司)会组织员工学习相关考勤及休息时间等规章制度。我们的午休时间是12:00-13:00,有的员工看视频就用了22G,实际核算下来,可能累计看了长达十几个小时的视频,任何一家公司的午休时间应该都没有那么长。”

此外,该负责人还表示,如果有员工能给出合理的解释,比如午休看了视频后忘关后台,这种情况是可以相互理解的。“有一些员工的情况说得通、合理的,HR那边都会做一个正确的判断。而且,像视频部门开抖音的时间一定很长,这种我们也不可能去做通报。”

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网友:影响工作了吗?

对于这份通报,网友意见不一。有网友认为:“重点是影响工作了吗?假如听歌有助于提高工作效率,为何不可?不如多关注关注结果吧”。也有网友表示支持,工作期间就应该做和工作相关的事儿。

网友@64d6vigc75f97v5r:听音乐怎么了听音乐,没音乐我做表都做不进去

网友@衔禅:我每天都开着网易云听歌干活啊,这算哪门子摸鱼,戴上耳机效率高多了好吧

网友@甜豆牙龈贩卖中心:除了听歌的,其他几个刷视频刷的流量确实有点大啊

网友@叨哥胡侃:不管怎么说,拿人工资替人工作,工作做好,适当休闲娱乐没关系,公司毕竟不是养老的,还是要在自己的岗位上做出成绩

网友@梦想家-对号东:一家公司突然严管制度时说明了什么!

网友@GogoCHN:员工上的什么软件,用了多少流量,一目了然,算不算侵犯隐私呢?

网友@甲壳抱抱熊:顺便也请通报一下非工作时间做事的员工

参考链接:

https://weibo.com/1642512402/L1MpCotWD


 
— 完 —
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编辑:高可可 ,美术生出身+留学艺术学硕士,从事技术新媒体7年,开发者技术前线接受开发者故事投稿,分享开发者经历。

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<think> 首先,用户的问题是关于使用SQL筛选员工ID,条件是“下班时间上班时间总和低于标准时间”。这似乎涉及到计算工作时间并基于此筛选员工。 回顾引用内容: - 引用[3]和[5]提供了SQL查询的例子和数据表结构。 - 引用[3]展示了使用to_char函数处理日期的SQL查询。 - 引用[5]显示了一个员工表的数据,包括员工ID(如7369)、姓名、职位等,但没有直接提及上下班时间工作时间。 - 引用[2]讨论了Java stream的分组和分区,但可能与SQL无关。 - 引用[1]和[4]似乎不相关(关于屏幕时间和transformer模型)。 用户的问题焦点是:“如何使用下班时间上班时间总和低于标准时间的条件筛选被开除员工和低工时员工的ID”。这暗示我们需要一个数据库表结构,其中包含上下班时间信息。 在引用[5]中,有一个员工表的数据,但列名是:员工ID、姓名、职位、经理ID、雇佣日期、工资、奖金、部门ID。没有明显的上下班时间字段。用户提到“下班时间上班时间总和”,所以可能有一个考勤表或类似结构。 用户说:“上述引用仅供参考”,并提醒参考用户上一次的问题和自己的回答。但在这个对话中,这是第一个消息,所以没有之前的上下文。统提示说:“尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答”,但既然没有上一次,我应该基于当前信息处理。 我需要假设一个表结构。既然引用[5]提供了员工表,但没有上下班时间,用户可能在暗示另一个表或有隐含的结构。或许“下班时间”和“上班时间”是字段名。 在其他引用中: - 引用[3]使用了to_char函数处理日期,暗示可能有时间戳字段。 - 用户说“筛选出被开除员工和低工时员工”,但没有指定谁是“被开除员工”——可能是一个状态字段。 为了回答这个问题,我需要创建一个SQL查询示例,基于常见场景。 假设表结构: - 员工表(employees):有employee_id、name等。 - 考勤表(attendance):有employee_id、date、clock_in_time(上班时间)、clock_out_time(下班时间)。 然后,计算工作时间总和:SUM(clock_out_time - clock_in_time) for each employee. “标准时间”可能是一个预设阈值,比如每天8小时或每周40小时。 此外,“被开除员工”可能有一个标志字段,如employment_status。 用户提到“被开除员工和低工时员工”,所以可能需要筛选出工作时间总和低于标准时间且已开除员工,或者包括所有低工时员工。 查询逻辑: 1. 计算每个员工的总工作时间。 2. 比较总工作时间与标准时间。 3. 筛选出总时间低于标准时间员工,并可能结合开除状态。 在SQL中,使用GROUP BY和HAVING子句。 参考引用[3],它使用了to_char函数处理日期,所以如果时间字段是日期类型,需要用类似函数提取时间差。 例如,计算时间差: - 在Oracle SQL中,可以使用(clock_out_time - clock_in_time) * 24来得到小时数。 - 在引用[3]中,有to_char(hiredate, 'day'),表明日期处理。 在引用[5]中,雇佣日期格式如 '1980/12/17',所以可能是DATE类型。 为了计算时间差,假设clock_in_time and clock_out_time are TIMESTAMP fields. 标准SQL:EXTRACT(EPOCH FROM (clock_out_time - clock_in_time)) / 3600 to get hours. 或者,在Oracle中:(clock_out_time - clock_in_time) * 24 * 60 * 60 / (24 * 60 * 60) 简化。 但为了简单,假设时间差可以直接算术运算。 现在,用户想筛选ID,所以输出employee_id。 查询结构可能像: SELECT employee_id FROM attendance JOIN employees ON ... -- if needed WHERE ... -- conditions GROUP BY employee_id HAVING SUM(clock_out_time - clock_in_time) < standard_time standard_time 需要定义。可能是一个变量或固定值。 用户说“标准时间”,可能是一个固定值如 160 小时每月。 此外,“被开除员工” – 假设员工表有status字段。 所以,完整查询可能需要join员工表来检查状态。 用户说“筛选出被开除员工和低工时员工”,可能意味着两个群体:一是已开除但工时低,二是工时低但未开除?用户说“和”,可能是“或”或“并集”。 在上下文中,可能筛选工时低的员工,包括已开除的。 为简化,我假设筛选工时总和低于标准的所有员工ID。 在回答中,使用中文,因为统指令要求。 生成相关问题,作为指令一部分。 回答结构清晰,逐步解决。 最终输出应包括SQL查询示例。 基于引用[3]和[5]的格式。 在引用[5],数据是逗号分隔,但表可能有列名。 创建示例查询。 </think> ### 筛选低工时和被开除员工ID的SQL实现 根据您的需求,您希望使用“下班时间上班时间总和低于标准时间”这一条件筛选出被开除员工和低工时员工的ID。这里的核心是计算每个员工工作时间总和(下班时间上班时间),并与标准时间(如每月160小时)比较。筛选结果包括两类员工: - **被开除员工**:通常有一个状态字段(如`employment_status`)标记为开除状态。 - **低工时员工**:工作时间总和低于标准时间,但未标记为开除员工(可能用于绩效评估)。 我将基于数据库表结构和SQL查询逐步解释实现方法。参考引用[3]和[5],其中引用[5]提供了员工表(`emp`)的结构和数据,但未包含上下班时间字段;引用[3]展示了SQL日期处理函数(如`to_char`)。因此,我需要假设一个合理的表结构: - **员工表(`employees`)**:存储员工基本信息,如员工ID(`emp_id`)、姓名、雇佣状态(`status`)等。参考引用[5],列包括`empno`(员工ID)、`ename`(姓名)、`hiredate`(雇佣日期)等。 - **考勤表(`attendance`)**:存储上下班时间记录,包含字段如`emp_id`(员工ID)、`date`(日期)、`clock_in_time`(上班时间)、`clock_out_time`(下班时间)。 - **标准时间**:假设为一个固定值(如160小时/月),或存储在配置表中。 如果您的实际表结构不同,请根据字段名调整查询。 #### 步骤1: 计算总工作时间 工作时间总和 = SUM(下班时间 - 上班时间)。在SQL中,时间差通常转换为小时数: - 在Oracle或PostgreSQL中,使用`(clock_out_time - clock_in_time) * 24`直接得到小时数。 - 如果时间字段是字符串或日期类型,先用`to_char`或`CAST`转换(参考引用[3]的`to_char`用法)。 #### 步骤2: 筛选条件 - **总工作时间低于标准时间**:使用`HAVING SUM(...) < standard_time`。 - **员工状态**:被开除员工可能根据`status`字段(如`status = 'terminated'`)过滤;低工时员工则只考虑工时总和低于标准时间且未开除的状态。 - **输出**:只返回员工ID(`emp_id`)。 #### 步骤3: SQL查询示例 假设标准时间为160小时(您可以替换为实际值),以下是完整SQL查询。查询分为两部分: 1. **计算每个员工的总工作时间**(使用考勤表)。 2. **连接员工表**以获取状态信息,并筛选目标员工。 ```sql -- 假设标准时间为160小时 WITH total_hours AS ( SELECT a.emp_id, SUM((a.clock_out_time - a.clock_in_time) * 24) AS total_work_hours -- 计算总和小时数 FROM attendance a GROUP BY a.emp_id HAVING SUM((a.clock_out_time - a.clock_in_time) * 24) < 160 -- 总工时低于标准时间 ) SELECT e.emp_id AS 员工ID FROM employees e JOIN total_hours th ON e.emp_id = th.emp_id WHERE e.status = 'terminated' -- 被开除员工(假设状态字段为'terminated') OR th.total_work_hours < 160 -- 低工时员工(包括未开除但工时低) GROUP BY e.emp_id; ``` **关键点说明**: - **时间差计算**:`(clock_out_time - clock_in_time) * 24` 将日期差转换为小时数。如果时间字段非标准类型(如字符串),需先转换(参考引用[3]的日期处理): ```sql -- 示例:如果时间字段是字符串格式(如'HH24:MI'),先用to_date转换 SUM(( TO_DATE(a.clock_out_time, 'HH24:MI') - TO_DATE(a.clock_in_time, 'HH24:MI') ) * 24) AS total_work_hours ``` - **状态字段**:替换`e.status = 'terminated'`为您的实际值(如引用[5]中无此字段,需自行添加)。 - **性能优化**:如果数据量大,在考勤表上添加索引(如`emp_id`, `date`)以加速聚合查询(参考引用[2]的分组概念)。 - **过滤特定日期**:例如只计算某个月份,添加`WHERE to_char(a.date, 'YYYY-MM') = '2023-10'`(类似引用[3]的月份过滤)。 #### 注意事项 - **表结构依赖性**:此查询假设考勤表存在上下班时间字段。如果您的数据如引用[5]所示,只有雇佣日期无考勤记录,需先创建考勤表或使用其他字段模拟。 - **边界处理**:确保处理异常情况,如clock_out_time早于clock_in_time(使用`CASE WHEN`避免负值)。 - **标准时间定义**:标准时间可设为变量(如`@standard_time INT = 160`)或在配置表中查询。 - **输出解释**:查询结果返回员工ID列表,您可结合引用[5]的员工数据进一步分析。 如果您提供实际表结构(字段名和类型),我可以优化查询。 ### 相关问题 1. 如何优化SQL查询来处理大型考勤数据集? 2. 如果员工表没有状态字段,如何筛选被开除员工? 3. 工作时间计算中如何处理加班或节假日差异? 4.Java中如何实现类似SQL的分组聚合(参考引用[2]的stream操作)? [^1]: 引用[1] [^2]: 引用[2] [^3]: 引用[3] [^4]: 引用[4] [^5]: 引用[5]
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