import re import math import statistics from datetime import datetime, timedelta from sql_queries import DashboardQueries from prediction_service import SOIPredictionService class AnalysisService: """프로젝트 통계 및 활동성 분석 전문 서비스""" @staticmethod def calculate_operational_consistency(history_rows, days_stagnant): """운영 일관성 지수(OCI) 산출 로직 (자산 규모 및 장기 정체 패널티 포함) 최근 30일간 활동 리듬 분석 + 현재 방치 기간에 따른 강력한 감쇄 """ if not history_rows or len(history_rows) < 2: return 0.0 # [추가] 최신 상태 확인: 현재 로그가 '폴더자동삭제'면 점수 즉시 0점 (일수는 실제 일수 유지) latest_log = history_rows[-1].get('recent_log', '') or '' if latest_log and "폴더자동삭제" in latest_log.replace(" ", ""): return 0.0 # 1. 최근 30일 이력 기반 Base Score 산출 now = datetime.now().date() recent_30 = [h for h in history_rows if (now - h['crawl_date']).days <= 30] if not recent_30: return 0.0 # [추가] 자산 규모 확인: 파일이 0개면 운영 일관성 산출 자체가 무의미함 max_files = max([int(h['file_count'] or 0) for h in recent_30]) if max_files == 0: return 0.0 # 주차별 활동 여부 (4주) - 파일이 1개 이상 존재할 때만 유효 활동으로 인정 weeks_active = [False, False, False, False] for h in recent_30: if int(h['file_count'] or 0) > 0: days_ago = (now - h['crawl_date']).days week_idx = min(3, days_ago // 7) weeks_active[week_idx] = True base_consistency = (sum(weeks_active) / 4) * 70 # 활동 밀도 (변화 발생일 비율) effort_days = 0 for i in range(1, len(recent_30)): # '폴더자동삭제' 로그가 포함된 날의 변화는 관리 노력으로 인정하지 않음 log_content = recent_30[i].get('recent_log', '') or '' if "폴더자동삭제" in log_content.replace(" ", ""): continue if recent_30[i]['file_count'] != recent_30[i-1]['file_count']: effort_days += 1 density_score = (effort_days / max(1, len(recent_30))) * 30 base_oci = base_consistency + density_score # 2. [핵심] 패널티 엔진 적용 # A. 장기 정체 패널티: 방치일이 100일 이상이면 0점으로 수렴 stagnation_factor = max(0, (100 - days_stagnant) / 100.0) # B. 자산 부족 패널티 (Existence Confidence): 파일이 너무 적으면 관리 신뢰도 하락 # 10개 미만은 50%만 인정, 그 이상은 점진적으로 100%까지 회복 asset_confidence = 1.0 if max_files < 10: asset_confidence = 0.5 elif max_files < 30: asset_confidence = 0.8 final_oci = base_oci * stagnation_factor * asset_confidence return round(final_oci, 1) @staticmethod def calculate_activity_status(target_date_dt, log, file_count): """개별 프로젝트의 활동 상태 및 방치일 산출 (현재 시각 기준 실질 방치일 산출)""" status, days = "unknown", 999 file_val = int(file_count) if file_count else 0 has_log = log and log != "데이터 없음" and log != "X" # 실질적인 오늘 날짜를 기준으로 정체일 산출 (사용자 직관성 강화) now_dt = datetime.now() if file_val == 0: status = "unknown" elif has_log: is_auto = "폴더자동삭제" in log.replace(" ", "") # 2자리 또는 4자리 연도 지원 정규식 match = re.search(r'(\d{2,4})\.(\d{2})\.(\d{2})', log) if match: y, m, d = match.groups() # 2자리 연도 보정 if len(y) == 2: y = "20" + y log_date = datetime.strptime(f"{y}.{m}.{d}", "%Y.%m.%d") # 수집일(target_date_dt)이 아닌 현재 시점(now_dt) 기준으로 차이 계산 diff = (now_dt - log_date).days days = diff # 상태 판정은 수집 시점의 target_date_dt를 기준으로 할지 검토 필요하나, # 사용자 요청에 따라 '이상한 계산'을 바로잡기 위해 현재 시점 기준 판정 적용 status = "stale" if is_auto or diff > 14 else "warning" if diff > 7 else "active" else: status = "stale" days = 999 else: status = "stale" return status, days @staticmethod def get_project_activity_logic(cursor, date_str): """활동도 분석 리포트 생성 로직""" if not date_str or date_str == "-": cursor.execute(DashboardQueries.GET_LAST_CRAWL_DATE) res = cursor.fetchone() target_date_val = res['last_date'] if res['last_date'] else datetime.now().date() else: target_date_val = datetime.strptime(date_str.replace(".", "-"), "%Y-%m-%d").date() target_date_dt = datetime.combine(target_date_val, datetime.min.time()) cursor.execute(DashboardQueries.GET_PROJECT_LIST_FOR_ANALYSIS, (target_date_val,)) rows = cursor.fetchall() analysis = {"summary": {"active": 0, "warning": 0, "stale": 0, "unknown": 0}, "details": []} for r in rows: status, days = AnalysisService.calculate_activity_status(target_date_dt, r['recent_log'], r['file_count']) analysis["summary"][status] += 1 analysis["details"].append({"name": r['short_nm'] or r['project_nm'], "status": status, "days_ago": days}) return analysis @staticmethod def get_p_zsr_analysis_logic(cursor): """절대적 방치 실태 고발 및 운영 일관성(OCI) 분석 로직""" cursor.execute(DashboardQueries.GET_LAST_CRAWL_DATE) res_date = cursor.fetchone() if not res_date or not res_date['last_date']: return [] last_date = res_date['last_date'] # 특정 날짜(last_date) 이하의 각 프로젝트별 최신 데이터를 조인하도록 수정 cursor.execute(""" SELECT m.project_id, m.project_nm, m.short_nm, m.department, m.master, h.recent_log, h.file_count, m.continent, m.country FROM projects_master m LEFT JOIN projects_history h ON h.project_id = m.project_id AND h.crawl_date = ( SELECT MAX(crawl_date) FROM projects_history WHERE project_id = m.project_id AND crawl_date <= %s ) ORDER BY m.project_id ASC """, (last_date,)) projects = cursor.fetchall() if not projects: return [] results = [] total_avi = 0 total_files = 0 project_data_list = [] # 1차 Pass: 개별 AVI 산출 및 전체 합계 집계 now_dt = datetime.now() for p in projects: file_count = int(p['file_count']) if p['file_count'] else 0 log = p['recent_log'] # 방치일 계산 (현재 시각 기준 동기화) days_stagnant = 14 is_auto_delete = log and "폴더자동삭제" in log.replace(" ", "") if log and log != "데이터 없음": match = re.search(r'(\d{2,4})\.(\d{2})\.(\d{2})', log) if match: y, m, d = match.groups() if len(y) == 2: y = "20" + y log_date = datetime.strptime(f"{y}.{m}.{d}", "%Y.%m.%d") days_stagnant = (now_dt - log_date).days elif is_auto_delete: days_stagnant = 999 # AI-Hazard 추론 로직 (Dynamic Lambda) scale_impact = min(0.04, math.log10(file_count + 1) * 0.008) if file_count > 0 else 0 ai_lambda = 0.04 + scale_impact # 지수 감쇄 적용 avi_score = math.exp(-ai_lambda * days_stagnant) * 100 # ECV 패널티 existence_confidence = 1.0 if file_count == 0: existence_confidence = 0.05 elif file_count < 10: existence_confidence = 0.4 # Log Quality Scoring (SWVW 모델 적용) from log_scorer import LogScorer log_quality_factor = LogScorer.get_score(log) avi_score = avi_score * existence_confidence * log_quality_factor if is_auto_delete: avi_score = 0.1 total_avi += avi_score total_files += file_count project_data_list.append({ "p": p, "avi_score": avi_score, "file_count": file_count, "days_stagnant": days_stagnant, "is_auto_delete": is_auto_delete, "log_quality": log_quality_factor, "ai_lambda": ai_lambda }) # 2차 Pass: 평균 기반 가치기여도(WAR) 산출 num_projects = len(projects) if projects else 1 avg_avi = total_avi / num_projects avg_files = total_files / num_projects for item in project_data_list: p = item['p'] avi_score = item['avi_score'] file_count = item['file_count'] # [운영 일관성 분석 (OCI)] history_rows = SOIPredictionService.get_historical_avi(cursor, p['project_id']) oci_score = AnalysisService.calculate_operational_consistency(history_rows, item['days_stagnant']) # 실무 투입 에너지 계산 effort_days = 0 if len(history_rows) > 1: for i in range(1, len(history_rows)): if history_rows[i]['file_count'] != history_rows[i-1]['file_count']: effort_days += 1 work_effort_rate = round((effort_days / max(1, len(history_rows))) * 100, 1) # [VCI 산출 - 로그 기반 상대 가중치 모델 (수정)] # 1. 파일 규모 가중치를 로그(log10) 기반으로 변경하여 선형 폭주 방지 # 2. 평균 파일 수 대비 상대적 규모를 반영하되, 최대 가중치를 2.5로 캡핑(Capping) if avg_files > 0: relative_size = math.log10(file_count + 1) / math.log10(avg_files + 1) else: relative_size = 1.0 asset_weight = min(2.5, max(0.2, relative_size)) p_war_score = (avi_score - avg_avi) * asset_weight results.append({ "project_nm": p['short_nm'] or p['project_nm'], "file_count": file_count, "days_stagnant": item['days_stagnant'], "risk_count": round(p_war_score, 2), # WAR 기반 가치기여도 (평균 0) "p_war": round(avi_score, 1), "oci_score": oci_score, "is_auto_delete": item['is_auto_delete'], "master": p['master'], "dept": p['department'], "ai_lambda": round(item['ai_lambda'], 4), "log_quality": item['log_quality'], "work_effort": work_effort_rate, "avg_info": { "avg_files": round(avg_files, 1), "avg_stagnant": 0, "avg_risk": round(avg_avi, 1) } }) results.sort(key=lambda x: x['p_war']) return results