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# 数据设计文档
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## 1. 数据集说明
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本系统数据集为中国企业员工缺勤事件数据集。每条记录表示一次员工缺勤事件，预测目标为缺勤时长（小时）。
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数据文件：
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- `backend/data/raw/china_enterprise_absence_events.csv`
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## 2. 数据粒度
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- 记录粒度：单次缺勤事件
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- 员工粒度：同一员工可对应多条缺勤记录
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- 企业粒度：多个企业组成整体样本池
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## 3. 字段分类
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### 3.1 企业与组织字段
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- 企业编号
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- 所属行业
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- 企业规模
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- 所在城市等级
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- 用工类型
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- 部门条线
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- 岗位序列
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- 岗位级别
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### 3.2 员工基础字段
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- 员工编号
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- 性别
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- 年龄
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- 司龄年数
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- 最高学历
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- 婚姻状态
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- 是否本地户籍
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- 子女数量
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- 是否独生子女家庭负担
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- 居住类型
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### 3.3 工作负荷字段
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- 班次类型
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- 是否夜班岗位
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- 月均加班时长
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- 近30天出勤天数
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- 近90天缺勤次数
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- 近180天请假总时长
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- 通勤时长分钟
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- 通勤距离公里
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- 是否跨城通勤
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- 绩效等级
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- 近12月违纪次数
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- 团队人数
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- 直属上级管理跨度
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### 3.4 健康与生活方式字段
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- BMI
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- 是否慢性病史
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- 年度体检异常标记
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- 近30天睡眠时长均值
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- 每周运动频次
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- 是否吸烟
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- 是否饮酒
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- 心理压力等级
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- 是否长期久坐岗位
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### 3.5 缺勤事件字段
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- 缺勤月份
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- 星期几
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- 是否节假日前后
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- 季节
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- 事件日期
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- 事件日期索引
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- 事件序号
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- 员工历史事件数
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- 请假申请渠道
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- 请假类型
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- 请假原因大类
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- 是否提供医院证明
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- 是否临时请假
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- 是否连续缺勤
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- 前一工作日是否加班
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- 缺勤时长（小时）
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## 4. 目标变量设计
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目标变量：
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- `缺勤时长（小时）`
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风险等级映射：
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- 小于 4 小时：低风险
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- 4 至 8 小时：中风险
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- 大于 8 小时：高风险
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## 5. 特征工程设计
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系统在原始字段基础上构建以下衍生特征：
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- 加班通勤压力指数
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- 家庭负担指数
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- 健康风险指数
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- 岗位稳定性指数
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- 节假日风险标记
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- 排班压力标记
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- 缺勤历史强度
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- 生活规律指数
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- 管理负荷指数
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- 工龄分层
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- 年龄分层
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- 通勤分层
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- 加班分层
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## 6. 数据生成逻辑
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### 6.1 生成原则
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- 结合中国企业实际管理场景设计字段
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- 保证类别分布与数值范围具有合理性
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- 让关键特征和目标变量之间保持稳定、可学习关系
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### 6.2 影响关系示例
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- 请假类型对缺勤时长有显著影响
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- 医院证明通常对应更高缺勤时长
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- 夜班、长通勤和高加班会提升缺勤风险
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- 慢性病史和健康异常会提升缺勤时长
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- 年假和调休通常对应较短缺勤时长
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### 6.3 时序样本构造
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为支持 LSTM+MLP 深度学习模型，数据集在事件层面额外补充了时序字段：
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- `事件日期`：缺勤事件发生日期
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- `事件日期索引`：便于排序和窗口切片的数值型时间索引
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- `事件序号`：同一员工内部的事件顺序
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- `员工历史事件数`：该员工在数据集中对应的事件总数
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深度学习样本构造规则如下：
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- 以员工为单位按 `事件日期索引` 和 `事件序号` 排序
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- 取最近 `5` 次缺勤事件作为时间窗口输入
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- 序列不足时使用前向零填充
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- 当前事件作为窗口最后一个时间步
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- 静态特征单独输入 MLP 分支，与 LSTM 输出融合后进行回归预测
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## 7. 数据质量要求
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- 无大量缺失值
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- 类别字段取值可控
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- 数值字段范围合理
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- 高风险比例处于可接受范围
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- 关键变量与目标方向关系合理
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## 8. 当前数据集统计
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- 样本量：12000
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- 员工覆盖数：2575
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- 企业覆盖数：180
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- 行业数：7
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- 字段总数：52
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详细统计可参考：
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- [中国企业缺勤模拟数据集说明.md](D:/VScodeProject/forsetsystem/中国企业缺勤模拟数据集说明.md)
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