- 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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# UI原型设计
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## 1. 设计目标
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- 界面适合毕业设计展示和答辩演示
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- 页面层次清楚,重点内容突出
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- 图表、卡片和表单布局统一
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- 兼顾桌面端展示效果与基本响应式适配
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## 2. 整体设计风格
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- 左侧为固定导航栏
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- 右侧为主内容区域
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- 采用卡片化布局组织统计、图表和预测内容
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- 通过浅色/深色模式增强视觉表现
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- 侧边栏支持折叠,提高界面灵活性
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## 3. 页面原型说明
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### 3.1 数据概览页
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页面组成:
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- 顶部页面头图
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- 第一行 KPI 卡片
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- 第二行趋势图与星期分布图
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- 第三行原因分布与季节分布图
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展示重点:
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- 让评审快速看到系统能做总体统计与可视化
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### 3.2 影响因素分析页
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页面组成:
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- 页面头图
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- 特征重要性横向条形图
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- 相关性热力图
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- 群体对比柱状图
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展示重点:
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- 模型可解释性
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- 关键因素主次关系
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### 3.3 缺勤预测页
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页面组成:
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- 页面头图
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- 左侧多卡片输入区
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- 右侧结果与风险说明整合卡片
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- 模型对比卡片
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展示重点:
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- 界面紧凑、核心输入突出
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- 结果展示直观
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- 风险说明清晰易讲解
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### 3.4 员工画像页
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页面组成:
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- 页面头图
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- 雷达图卡片
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- 聚类结果表格卡片
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- 散点图卡片
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展示重点:
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- 呈现人群分层能力
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- 用“典型群体”增强答辩展示效果
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## 4. 导航设计
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- 数据概览
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- 影响因素
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- 缺勤预测
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- 员工画像
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导航要求:
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- 显示图标与文字
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- 支持侧边栏折叠
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- 折叠后保留图标
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## 5. 视觉元素设计
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- KPI 使用大数字卡片
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- 图表外层统一卡片边框和圆角
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- 表单采用卡片分组,避免长表单垂直堆叠
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- 预测结果使用重点色突出
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- 风险等级使用颜色标签区分
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## 6. 交互设计
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- 支持模型自动选择
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- 支持查看模型对比
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- 支持深色模式切换
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- 支持侧边栏折叠
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## 7. 答辩展示建议
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- 先展示数据概览页,说明系统整体能力
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- 再进入影响因素页解释模型逻辑
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- 然后演示缺勤预测页输入与结果
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- 最后展示员工画像页总结系统分析能力
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