feat: 添加 JD-R 理论分析模块与 SHAP 可解释性分析功能

- 后端新增 JD-R（工作要求-资源）理论维度数据生成，包含工作要求、工作资源、
    个人资源、中介变量共 16 个新特征列
  - 新增 JD-R 分析服务与 API（维度统计、倦怠投入分析、双路径中介分析、
    分组轮廓、风险分布）
  - 新增 SHAP 可解释性分析模块（全局重要性、局部解释、特征交互、依赖图）
  - 预测服务增加风险分类模型加载与概率预测能力
  - 前端新增 JD-R 分析页面（JDRAnalysis.vue），含雷达图、散点图、路径分析等可视化
  - 预测页面增加风险概率展示与 SHAP 特征解释
  - 路由与导航菜单同步更新

backend/app.py

@@ -39,6 +39,19 @@ def create_app():
                         '/api/cluster/result',
                         '/api/cluster/profile',
                         '/api/cluster/scatter'
+                    ],
+                    'jdr': [
+                        '/api/jdr/dimensions',
+                        '/api/jdr/burnout-engagement',
+                        '/api/jdr/path-analysis',
+                        '/api/jdr/profile',
+                        '/api/jdr/risk-distribution'
+                    ],
+                    'shap': [
+                        '/api/shap/global',
+                        '/api/shap/local',
+                        '/api/shap/interaction',
+                        '/api/shap/dependence'
                     ]
                 }
             }