feat: 初始化员工缺勤分析系统项目

搭建完整的前后端分离架构，实现数据概览、预测分析、聚类分析等核心功能模块

  详细版：
  feat: 初始化员工缺勤分析系统项目

  - 后端：基于 Flask 搭建 RESTful API，包含数据概览、特征分析、预测模型、聚类分析四大模块
  - 前端：基于 Vue.js 构建单页应用，实现 Dashboard、预测、聚类、因子分析等页面
  - 模型：集成随机森林、XGBoost、LightGBM、Stacking 等多种机器学习模型
  - 文档：完成需求规格说明、系统架构设计、接口设计、数据设计、UI原型设计等文档

docs/2.md

@@ -0,0 +1,48 @@
+基于你的项目架构和题目《基于多维特征挖掘的员工缺勤分析与预测系统设计与实现》，预期实现的功能可以分为四个核心模块。你可以直接把这些内容写到开题报告的“研究内容”或“系统功能需求”章节里。
+---
+### 一、 数据概览与全局统计分析功能
+这是系统的“仪表盘”，让用户对整体情况一目了然。
+*   **多维统计展示：**
+    *   **功能描述：** 系统自动加载 UCI 考勤数据集，展示基础统计指标（样本总数、缺勤总时长、平均缺勤时长、最大/最小缺勤时长）。
+    *   **实现价值：** 帮助管理者快速了解企业整体考勤健康状况。
+*   **时间维度趋势分析：**
+    *   **功能描述：** 以折线图形式展示全年（1-12月）的缺勤变化趋势；以柱状图展示周一至周五的缺勤分布；以饼图展示不同季节（春夏秋冬）的缺勤比例。
+    *   **实现价值：** 识别出缺勤的高发时间段（例如：发现周五缺勤率最高，或夏季缺勤最多）。
+### 二、 多维特征挖掘与影响因素分析功能
+这是系统的核心亮点，对应题目中的“多维特征挖掘”，解决“为什么缺勤”的问题。
+*   **特征重要性排序：**
+    *   **功能描述：** 利用训练好的随机森林模型，计算并展示各维度特征对缺勤的影响权重。例如：柱状图显示“通勤距离”影响最大，“BMI指数”次之，“宠物数量”影响最小。
+    *   **实现价值：** 量化指标，让管理者直观看到哪些是导致缺勤的“罪魁祸首”。
+*   **关联性热力图分析：**
+    *   **功能描述：** 计算特征之间的相关系数矩阵，以热力图形式展示。重点突出“生活习惯”（如 Social drinker）与“缺勤时长”之间的强相关关系。
+    *   **实现价值：** 挖掘隐性规律，比如发现“爱喝酒的员工”更容易“无故缺勤”，为制定公司制度（如禁止酒后上岗）提供数据支持。
+*   **群体特征对比：**
+    *   **功能描述：** 提供分组统计功能，对比不同群体（如：高学历 vs 低学历，有子女 vs 无子女）的平均缺勤时长。
+    *   **实现价值：** 细分人群，实现精细化管理。
+### 三、 员工缺勤风险预测功能
+这是系统的实用工具，对应题目中的“预测”，解决“未来会怎样”的问题。
+*   **单次缺勤时长预测：**
+    *   **功能描述：** 提供一个交互式表单，用户输入（或选择）某员工的各项属性（年龄、距离、交通费、BMI、是否饮酒、月份、工作负荷等），系统调用后台预测模型（XGBoost/RF），实时返回预测的缺勤时长（例如：预测结果为 8 小时）。
+    *   **实现价值：** 当某个月工作负荷很大或季节变化时，可提前预判该员工的缺勤情况。
+*   **缺勤风险等级评估：**
+    *   **功能描述：** 根据预测时长，自动将员工标记为“低风险（绿色）”、“中风险（黄色）”或“高风险（红色）”。
+    *   **实现价值：** 快速筛选出需要重点关注的“刺头”员工或困难员工。
+*   **新入职员工评估（扩展）：**
+    *   **功能描述：** 针对没有历史数据的新员工，仅凭其入职时的属性信息（如居住地、年龄、体检BMI等），系统给出其潜在缺勤风险的预估。
+    *   **实现价值：** 辅助HR在招聘环节进行人员筛选。
+### 四、 员工画像与群体聚类功能
+这是系统的高级分析功能，展示算法对人群的分类能力。
+*   **K-Means 聚类分析：**
+    *   **功能描述：** 系统利用 K-Means 算法自动将所有员工划分为 3-4 个类别（如：模范型、压力型、生活习惯型）。
+*   **员工群体画像（雷达图）：**
+    *   **功能描述：** 对每个聚类群体的特征（工龄、负荷、BMI、距离、缺勤倾向）绘制雷达图。
+    *   **实现价值：** 
+        *   比如识别出“压力型群体”（工龄短、负荷极大、缺勤多），建议HR减少加班；
+        *   识别出“生活习惯型群体”（BMI高、爱喝酒），建议HR关注体检。
+### 五、 系统管理功能
+基础功能，保证系统的可用性。
+*   **数据导入与更新：** 支持上传新的 CSV 考勤文件，系统自动解析并更新数据库。
+*   **模型管理：** 展示当前使用的算法模型（随机森林/XGBoost）以及该模型在测试集上的准确率、均方误差（MSE）等性能指标。
+---
+### 💡 总结一句话
+本系统预期实现从**“数据录入”**到**“可视化统计”**，再到**“深度归因分析”**，最后实现**“精准风险预测”**和**“人群画像划分”**的全流程功能，能够为企业提供一套完整的人力资源考勤数据智能分析解决方案。