# 题目名称、主要技术路线或方法、预期结果

## 1. 题目名称

基于中国企业员工缺勤事件的分析、解释与预测系统设计与实现

## 2. 论文（设计）采取的主要技术路线或方法

本课题围绕企业员工缺勤管理场景，采用前后端分离的系统设计思路开展研究与实现。前端基于 `Vue 3`、`Element Plus` 和 `ECharts` 构建可视化展示界面，实现缺勤趋势、影响因素、`JD-R` 理论分析、预测结果和员工画像等内容的交互式展示；后端基于 `Flask` 搭建接口服务，负责数据处理、分析计算、模型推理、理论指标组织和聚类结果封装。

在研究目标上，课题并不将论文限定为“预测某个员工缺勤多少小时”，而是围绕“缺勤现象是什么、缺勤为何发生、缺勤会发展到什么程度”三个层面展开，形成分析、解释与预测一体化的研究框架。也就是说，本文希望先识别缺勤现象和关键因素，再通过理论解释回答缺勤形成机制，最后通过预测模型回答风险程度，并将模型输出进一步转化为可读的机制说明。

在理论支撑方面，课题引入 `JD-R`（工作要求-资源）模型，用来解释“为什么员工会缺勤”。系统将工作要求、工作资源、个人资源、工作倦怠和工作投入等心理学变量映射为可计算字段，并进一步构建工作要求指数、工作资源指数、个人资源指数、`JD-R` 平衡度等复合指标，用于分析员工缺勤背后的深层机制。前面的统计分析和影响因素分析负责识别“哪些因素重要”，`JD-R` 理论模块负责解释“这些因素为什么重要”，后面的预测与 `SHAP` 则负责说明“在具体个体上，这些机制如何转化为风险结果”。

在数据处理方面，首先结合项目内部构建的中国企业员工缺勤事件模拟数据集，使用 `Pandas` 和 `NumPy` 完成数据清洗、字段转换、统计分析与特征整理。随后围绕员工属性、岗位信息、班次安排、健康风险、请假原因、通勤压力和加班情况等因素进行特征工程，并补充 `JD-R` 相关变量，形成适用于分析、解释与预测的结构化数据。

在算法研究方面，课题采用传统机器学习、深度学习与可解释分析相结合的技术路线。传统模型依托 `scikit-learn` 和 `XGBoost` 完成缺勤时长预测与模型对比分析，并通过特征重要性排序和相关性分析挖掘关键影响因素；深度学习部分基于 `PyTorch` 构建时序注意力融合模型，以 `8` 步历史缺勤事件窗口结合静态属性特征进行建模；可解释分析部分引入 `SHAP`，从全局与局部两个层面对预测结果进行解释，并按 `JD-R` 理论维度进行聚合展示。这样，预测结果不再只是一个孤立数值，而能够被解释为某种“压力-资源结构”下的风险表现。

在员工画像分析方面，课题采用 `K-Means` 聚类方法对员工缺勤行为进行分群，结合散点图、雷达图和群体说明完成群体画像展示，从而辅助企业识别不同类型的缺勤风险群体。最终通过系统集成与前后端联调，实现缺勤数据概览、影响因素分析、`JD-R` 理论解释、单次缺勤预测和员工画像分析五类核心功能，并在论文表达上形成“现象发现 -> 因素识别 -> 理论解释 -> 预测判断 -> 文字化解释 -> 管理建议”的完整链条。

## 3. 论文（设计）预期结果

本课题预期完成一个可运行、可展示、可支撑论文撰写的员工缺勤分析、解释与预测系统。系统能够实现缺勤事件统计展示、趋势分析、原因分布分析、关键因素挖掘、`JD-R` 理论解释、缺勤时长预测、风险等级评估、`SHAP` 解释和员工群体画像展示等功能，满足本科毕业设计对系统实现和功能展示的要求。

在研究结果方面，预期能够形成一套较完整的员工缺勤分析方法流程，包括数据预处理、理论变量构造、特征工程、相关性分析、特征重要性评估、理论机制解释、预测建模、可解释分析和聚类画像分析。系统应能够根据输入的关键业务字段输出缺勤时长预测结果、风险等级、多模型对比结果和解释结果，并进一步将结果组织为面向论文和管理场景的文字化说明，为企业人力资源管理提供辅助决策依据。

在论文成果方面，预期形成与项目实现一致的毕业设计文档与论文材料，包括需求分析、系统架构设计、接口设计、数据设计、系统实现、实验分析和总结展望等内容，并能够支撑后续开题、中期检查、论文提交和答辩展示工作。论文最终应明确体现：本文不仅完成了员工缺勤预测，还基于 `JD-R` 理论解释了缺勤形成机制，并为企业管理干预提供了分析依据。
