在企业发展过程中,会出现员工工作懈怠及工作效率低下等状况,制约企业的健康发展。为了更好地管理企业工作人员,越来越多的企业开始关注员工行为监督与分析方法的研究。目前多数企业对员工行为监督的主要方法是基于员工的各类日常行为日志或记录进行人工统计分析,但是由于当下员工行为监督过程中存在数据种类繁多、无法实时获取行为日志、行为分析方法单一等现状,导致员工行为分析过程效率较低、行为分析结果准确性不高。因此,如何建立企业员工行为监督与分析模型,实现企业员工行为监督与分析工作的信息化,成为目前企业发展过程中的迫切需求。为了解决以上问题。本文深入分析了员工行为监督与分析业务流程,设计了企业员工行为监督与分析模型,重点解决了行为分析过程效率较低、行为分析结果准确性不高问题,并以应用系统的方式进行实测验证。首先总结能够刻画员工行为肖像的关键数据包括门禁系统刷卡日志、DQMDS（专业许可软件）操作日志、软件使用行为日志、外网浏览信息行为日志四类数据,针对当前多数企业通过将前三类员工行为日志,导出为表文件进行人工处理,导致数据获取不全且效率偏低等问题。本文利用交换机端口镜像技术+Wireshark（网络封包分析软件）统一网络端口,采集处理员工外网浏览行为日志,通过LOGSTASH（数据收集引擎）技术,实现多源异构企业级员工行为日志数据的采集和筛选,并最终将日志统一整合到Elasticsearch（数据搜索与分析引擎）进行存储。其次,为了解决员工行为日志分析效率与准确性不高问题,本文针对四类员工行为日志数据展开分项分析:其一,针对门禁刷卡日志与DQMDS日志的数据量级别较大,且行为指标区分较为明显等特点,采用Kmeans聚类算法进行分析,并提出了一种多重簇内平方和确定初始聚类数目,优化初始聚类中心的Kmeans改进算法;其二,针对软件使用行为日志中的“contens”字段数据量级别较大特点,采用KMP匹配算法进行分析,并提出了一种优化最长公共前后缀长度计算过程的KMP改进算法;其三,针对员工外网浏览行为日志格式复杂特点,本文采用基于规则推理的方式实现对员工上网行为指标的推理分析。最后设计实现员工行为肖像刻画平台,将这些行为特征映射到员工行为监督指标,并刻画为员工行为肖像,从而基于员工行为肖像提供针对性的管理方案。研究结果表明,以上方法融合了多种数据挖掘技术的优势,为员工行为监督与分析提供了一种新的解决思路,具有一定的理论研究意义。同时满足当前企业的需求,有效提高管理员工作效率,节约时间成本,推动企业快速发展。