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题目名称、主要技术路线或方法、预期结果
1. 题目名称
基于中国企业员工缺勤事件的分析与预测系统设计与实现
2. 论文（设计）采取的主要技术路线或方法
本课题围绕企业员工缺勤管理场景，采用前后端分离的系统设计思路开展研究与实现。前端基于 Vue 3、Element Plus 和 ECharts 构建可视化展示界面，实现缺勤趋势、影响因素、预测结果和员工画像等内容的交互式展示；后端基于 Flask 搭建接口服务，负责数据处理、分析计算、模型推理和聚类结果组织。
在数据处理方面，首先结合项目内部构建的中国企业员工缺勤事件数据集，使用 Pandas 和 NumPy 完成数据清洗、字段转换、统计分析与特征整理。随后围绕员工属性、岗位信息、班次安排、健康风险、请假原因、通勤压力和加班情况等因素进行特征工程，形成适用于分析与预测的结构化数据。
在算法研究方面，课题采用传统机器学习与深度学习相结合的技术路线。传统模型依托 scikit-learn、XGBoost 和 LightGBM 完成缺勤时长预测与模型对比分析，并通过特征重要性排序和相关性分析挖掘关键影响因素；深度学习部分基于 PyTorch 构建 LSTM+MLP 融合模型，将员工历史缺勤事件序列与静态属性特征结合，用于提升预测研究的完整性和论文的技术深度。
在员工画像分析方面，课题采用 K-Means 聚类方法对员工缺勤行为进行分群，结合散点图、雷达图和群体说明完成群体画像展示，从而辅助企业识别不同类型的缺勤风险群体。最终通过系统集成与前后端联调，实现缺勤数据概览、影响因素分析、单次缺勤预测和员工画像分析四个核心功能模块。
3. 论文（设计）预期结果
本课题预期完成一个可运行、可展示、可支撑论文撰写的员工缺勤分析与预测系统。系统能够实现缺勤事件统计展示、趋势分析、原因分布分析、关键因素挖掘、缺勤时长预测、风险等级评估和员工群体画像展示等功能，满足本科毕业设计对系统实现和功能展示的要求。
在研究结果方面，预期能够形成一套较完整的员工缺勤分析方法流程，包括数据预处理、特征工程、相关性分析、特征重要性评估、预测建模和聚类画像分析。系统应能够根据输入的关键业务字段输出缺勤时长预测结果、风险等级和多模型对比结果，并通过可视化图表直观展示分析结论，为企业人力资源管理提供辅助决策依据。
在论文成果方面，预期形成与项目实现一致的毕业设计文档与论文材料，包括需求分析、系统架构设计、接口设计、数据设计、系统实现、实验分析和总结展望等内容，并能够支撑后续开题、中期检查、论文提交和答辩展示工作。