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# 答辩汇报提纲
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## 1. 课题背景
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- 企业缺勤管理存在统计分散、分析不及时、预测能力不足的问题
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- 单纯做预测不够，还需要解释“为什么员工会缺勤”
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- 本课题以 `JD-R` 理论为基础，构建一个可视化、可分析、可预测、可解释的缺勤管理辅助系统
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- 论文主线不是几个独立页面，而是“现象发现 -> 机制解释 -> 风险预测 -> 管理建议”
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## 2. 课题目标
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- 展示缺勤数据整体分布
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- 分析关键影响因素
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- 用 `JD-R` 理论解释缺勤形成机制
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- 实现缺勤风险预测与解释
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- 将预测结果转化为可读的文字化说明
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- 构建员工群体画像
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## 3. 系统总体设计
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- 前后端分离架构
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- 前端负责界面与图表
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- 后端负责数据处理、模型预测、`JD-R` 分析与聚类分析
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- 系统包含 `SHAP` 解释能力
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- `JD-R` 负责回答“为什么缺勤”，预测模块负责回答“缺勤到什么程度”
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## 4. 核心功能展示顺序
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### 4.1 数据概览
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- 展示总量指标
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- 展示月度趋势、星期分布、原因分布、季节分布
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- 结论：先说明缺勤现象是什么
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### 4.2 影响因素分析
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- 展示特征重要性排序
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- 解释为什么请假类型、医院证明、加班通勤压力等因素更重要
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- 结论：识别出哪些业务因素需要进一步用理论解释
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### 4.3 `JD-R` 理论分析
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- 展示工作要求、工作资源、个人资源三维度
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- 展示工作倦怠与工作投入分布
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- 展示健康损伤路径和激励路径
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- 说明这些因素如何通过倦怠和投入作用于缺勤
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- 结论：回答“为什么会缺勤”
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### 4.4 缺勤预测
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- 输入关键字段
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- 展示预测时长、风险等级与模型对比
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- 展示 `SHAP` 局部解释
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- 结合 `JD-R` 维度说明当前预测背后的压力-资源结构
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- 结论：回答“未来会缺勤到什么程度，以及为什么会这样”
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### 4.5 员工画像
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- 展示群体雷达图
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- 展示聚类结果与散点图
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- 说明不同群体在要求、资源和缺勤表现上的差异
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## 5. 技术实现亮点
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- 前后端分离结构清晰
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- 采用多模型训练与比较
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- 引入基于 `Transformer` 的时序注意力融合深度学习模型
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- 将 `JD-R` 心理学理论映射为可计算的数据字段与复合指标
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- 融合 `SHAP` 全局/局部解释，增强结果可解释性
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- 将模型输出进一步组织成面向论文与答辩的机制解释思路
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## 6. 项目成果
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- 系统可完成统计、分析、理论解释、预测、画像五类任务
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- 论文价值不只在“预测一个人缺勤多久”，更在于解释缺勤形成机制并提出干预方向
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- 页面可视化效果完整
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- 文档、论文材料与代码实现保持一致
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## 7. 不足与改进方向
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- 可进一步引入真实企业数据
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- 可继续提升理论变量测量精度
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- 可加入权限管理、报表导出和数据库存储
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