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