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1ee766720b
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optimize shap response latency
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2026-04-04 07:47:32 +08:00 |
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fix jdr page request diagnostics
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2026-04-04 07:37:06 +08:00 |
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shuo
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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
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2026-04-04 07:15:46 +08:00 |
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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
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2026-03-11 10:46:58 +08:00 |
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a39d8b2fd2
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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
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2026-03-08 14:48:26 +08:00 |
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