员工工作行为可视分析：企业日志数据的交互式方法

"企业日志数据的交互式可视分析方法研究" 本文主要探讨的是企业日志数据的交互式可视分析方法，旨在通过结合数据挖掘技术与可视化界面，提升对企业内部员工行为的理解和分析效率。企业日志数据，如员工的网页访问记录、邮件交流等，蕴含了丰富的信息，包括组织结构、工作模式以及可能存在的异常情况。这种数据的深入分析对于企业管理层监控企业运行状态、识别潜在风险以及做出明智决策至关重要。 传统的日志分析方法通常依赖于单一的数据基础，利用数据挖掘和机器学习算法。然而，本文提出了一种新的思路，即将以数据为中心的分析方法与以人为中心的交互式可视化相结合。这种结合方式能够充分发挥算法的自动化处理能力和人类的洞察力，尤其是在面对多源异构、动态变化且多维度的日志数据时，可视分析能够提供更加直观和全面的视角。 作者设计并实现了一个名为“员工工作行为可视分析系统”（Employee Work Behavior - VIS，简称EWB-VIS）的工具。该系统在ChinaVis2018挑战赛的数据集上进行了实验，验证了其在理解和解析企业日志数据方面的实用性和可视化方法的有效性。系统通过聚类算法对日志数据进行初步处理，然后通过交互设计使用户能够探索和理解分析结果，从而揭示员工的行为特征和模式。 关键词中的“聚类算法”是指用于将相似行为的员工归类到一起的方法，帮助识别出具有共同工作习惯的群体；“可视分析”强调了将复杂数据转化为易于理解的图形表示的重要性；而“交互设计”则关注如何构建用户友好的界面，使非专业用户也能方便地操作和理解分析结果。 这篇研究论文为企业日志数据分析提供了一种创新的、结合了算法与人机交互的分析框架，不仅增强了分析效率，还提升了对员工行为洞察的深度，对于企业管理和决策支持具有积极意义。其成果对信息技术领域尤其是大数据分析和可视化方向的研究具有参考价值。