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- 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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毕业论文目录与章节设计
建议目录
摘要
Abstract
第1章 绪论
- 1.1 研究背景与意义
- 1.2 国内外研究现状
- 1.3 研究内容
- 1.4 论文结构安排
第2章 相关技术与理论基础
- 2.1 Flask 后端框架
- 2.2 Vue 3 前端框架
- 2.3 ECharts 可视化技术
- 2.4 机器学习相关算法
- 2.5 K-Means 聚类方法
第3章 系统需求分析
- 3.1 可行性分析
- 3.2 功能需求分析
- 3.3 非功能需求分析
- 3.4 业务流程分析
第4章 系统总体设计
- 4.1 系统架构设计
- 4.2 模块划分设计
- 4.3 数据设计
- 4.4 接口设计
- 4.5 UI 设计
第5章 系统详细设计与实现
- 5.1 数据概览模块实现
- 5.2 影响因素分析模块实现
- 5.3 缺勤预测模块实现
- 5.4 员工画像模块实现
- 5.5 前端界面实现
第6章 系统测试与结果分析
- 6.1 测试环境
- 6.2 功能测试
- 6.3 接口测试
- 6.4 模型效果分析
- 6.5 系统展示效果分析
第7章 总结与展望
- 7.1 研究总结
- 7.2 不足分析
- 7.3 后续展望
参考文献
致谢
章节写作建议
- 第1章强调课题意义和系统定位
- 第3章与第4章突出系统分析与设计能力
- 第5章重点写实现过程和关键代码逻辑
- 第6章突出系统已完成的功能效果与模型结果