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答辩汇报提纲

1. 课题背景

• 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
• 本课题旨在构建一个可视化、可分析、可预测的缺勤管理辅助系统

2. 课题目标

• 展示缺勤数据整体分布
• 分析关键影响因素
• 实现缺勤风险预测
• 构建员工群体画像

3. 系统总体设计

• 前后端分离架构
• 前端负责界面与图表
• 后端负责数据处理、模型预测与聚类分析

4. 核心功能展示顺序

4.1 数据概览

• 展示总量指标
• 展示月度趋势、星期分布、原因分布、季节分布

4.2 影响因素分析

• 展示特征重要性排序
• 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

4.3 缺勤预测

• 输入关键字段
• 展示预测时长与风险等级
• 展示模型对比结果

4.4 员工画像

• 展示群体雷达图
• 展示聚类结果与散点图

5. 技术实现亮点

• 前后端分离结构清晰
• 采用多模型训练与比较
• 引入 LSTM+MLP 深度学习模型，支持时序行为建模
• 融合特征工程与聚类分析
• 前端页面采用卡片式可视化布局，适合展示

6. 项目成果

• 系统可完成统计、分析、预测、画像四类任务
• 页面可视化效果完整
• 项目文档和论文材料配套齐全

7. 不足与改进方向

• 可进一步引入真实企业数据
• 可加入更复杂的深度学习模型
• 可引入权限管理、报表导出和数据库存储