feat: 将数据集从国外员工缺勤数据替换为中国企业缺勤模拟数据

- 新增中国企业员工缺勤模拟数据集生成脚本(generate_dataset.py)，覆盖7个行业、180家企业、2600名员工
  - 重构 config.py，更新特征字段为中文名称，调整目标列、员工ID、行业类型等配置
  - 重构 clustering.py，简化聚类逻辑，更新聚类特征和群体命名（高压通勤型、健康波动型等）
  - 重构 feature_mining.py，更新相关性分析和群体比较维度（按行业、班次、婚姻状态等）
  - 新增 model_features.py 定义模型训练特征
  - 更新 preprocessing.py 和 train_model.py 适配新数据结构
  - 更新各 API 路由默认参数（model: random_forest, dimension: industry）
  - 前端更新主题样式和各视图组件适配中文字段
  - 更新系统名称为 China Enterprise Absence Analysis System

backend/services/cluster_service.py

@@ -11,7 +11,7 @@ class ClusterService:
     def get_cluster_profile(self, n_clusters=3):
         return self.analyzer.get_cluster_profile(n_clusters)
     
-    def get_scatter_data(self, n_clusters=3, x_axis='Age', y_axis='Absenteeism time in hours'):
+    def get_scatter_data(self, n_clusters=3, x_axis='月均加班时长', y_axis='缺勤时长（小时）'):
         return self.analyzer.get_scatter_data(n_clusters, x_axis, y_axis)