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