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docs/07_毕业论文写作提纲.md

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 - 企业缺勤对生产效率、排班稳定性和管理成本的影响
 - 数据驱动管理在人力资源领域的应用趋势
 - “预测缺勤”与“解释缺勤”并重的研究价值
+- 研究不能停留在几个预测结果或几张图表上，而应形成完整的分析、解释与干预逻辑
+- 明确三类研究问题：缺勤现象、缺勤机制、缺勤预测与解释
 
 ## 第2章 相关技术与理论基础
 
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 可写内容：
 
 - `JD-R` 模型及其健康损伤路径、激励路径
+- `JD-R` 作为缺勤解释框架的适用性
+- `SHAP` 作为模型解释工具与 `JD-R` 理论解释的区别与联系
 - Flask 的基本特点
 - Vue 3 的组件化优势
 - Element Plus 和 ECharts 的可视化能力
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 - 影响因素分析需求
 - `JD-R` 理论解释需求
 - 缺勤预测与可解释预测需求
+- 文字化解释与管理建议输出需求
 - 员工画像需求
 - 易用性与可维护性要求
 
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 - 功能模块划分
 - 数据集字段设计
 - `JD-R` 变量设计与复合指标设计
+- 统计分析、理论解释、风险预测之间的业务流程关系
+- 个体预测结果如何回到理论维度并转化为说明文字
 - 接口交互流程
 - 页面原型说明
 
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 - 数据生成与预处理实现
 - `JD-R` 理论变量构造实现
 - 特征工程实现
+- 数据概览与影响因素识别如何为后续理论解释提供输入
+- `JD-R` 双路径分析如何解释缺勤形成机制
 - 模型训练与保存实现
-- 时序融合深度学习训练流程
 - `SHAP` 全局/局部解释实现
+- `SHAP` 按 `JD-R` 维度聚合实现
+- 预测结果的文字化解释思路
+- 时序融合深度学习训练流程
 - 后端接口实现
 - 前端页面实现
 
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 - 页面访问测试
 - 接口联调测试
-- 预测功能测试
-- 聚类与分析结果测试
-- 模型性能指标分析
+- 缺勤现象与影响因素结果分析
 - `JD-R` 维度结果分析
+- 双路径机制结果分析
+- 预测功能测试
+- 模型性能指标分析
 - `SHAP` 解释结果分析
+- 个体预测结果的文字化解释示例分析
+- 聚类与分析结果测试
 - 传统模型与深度学习模型对比分析
 
 ## 第7章 总结与展望
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 - 已完成的系统功能
 - 理论与系统结合的研究成果
+- 本文不仅实现缺勤预测，还构建了基于 `JD-R` 的缺勤解释框架
+- 文字化解释和管理建议部分仍可继续深化
 - 系统存在的限制
 - 后续可扩展方向