1.37 员工绩效分析实战案例：用Cursor快速构建数据分析系统
引言
本文通过员工绩效分析实战案例，演示如何用Cursor快速构建完整的数据分析系统。从数据加载、分析、可视化到报告生成，全程使用AI辅助开发。
一、项目需求
1.1 业务需求
# 员工绩效分析系统需求defdefine_requirements():""" 定义项目需求 """print("="*60)print("员工绩效分析系统需求")print("="*60)requirements={'分析目标':['评估员工绩效表现','识别高绩效员工特征','发现绩效改进机会','支持人才管理决策'],'分析内容':['绩效得分分布','部门绩效对比','绩效趋势分析','绩效影响因素'],'输出要求':['可视化仪表板','分析报告','绩效排名','改进建议']}forcategory,itemsinrequirements.items():print(f"\n{category}:")foriteminitems:print(f" -{item}")returnrequirements define_requirements()二、数据准备
2.1 数据结构
# 员工绩效数据结构importpandasaspdimportnumpyasnpdefgenerate_sample_data():""" 生成示例员工绩效数据 """np.random.seed(42)n_employees=100data={'employee_id':range(1,n_employees+1),'name':[f'员工{i}'foriinrange(1,n_employees+1)],'department':np.random.choice(['销售','技术','市场','运营'],n_employees),'position':np.random.choice(['初级','中级','高级','管理'],n_employees),'age':np.random.randint(25,50,n_employees),'years_experience':np.random.randint(1,15,n_employees),'performance_score':np.random.uniform(60,100,n_employees),'projects_completed':np.random.randint(5,30,n_employees),'training_hours':np.random.randint(0,100,n_employees),'satisfaction_score':np.random.uniform(3,5,n_employees)}returnpd.DataFrame(data)# 生成数据employee_data=generate_sample_data()print("员工绩效数据示例:")print(employee_data.head())print(f"\n数据形状:{employee_data.shape}")2.2 数据探索
# 数据探
