1. 实验概述1.1 实验目的本实验是在完成学生考勤群体聚类已分出模范型、波动型、高危型的基础上专门针对“纪律高危型” 学生群体进行一次深度的、多维度的数据画像分析。旨在通过可视化手段从性别、年级、校区、班级等多个角度精准剖析该群体的构成特征与分布规律为学校制定靶向性的考勤管理措施、干预策略和学风建设提供客观、量化的数据依据。1.2 实验环境与工具实验平台助睿数智Uniplore在线数据科学平台。核心工具助睿BI数据可视化探索平台用于创建数据集、工作表和仪表盘。数据来源团队私有MySQL数据库中的 student_attendance_stats 表。该表已包含上一轮实验生成的“聚类簇编号”和“考勤群体分类”字段。2. 实验数据准备2.1 数据表说明本次实验直接使用上一阶段产出的 student_attendance_stats学生考勤主题标签表。这张表不仅包含学生的迟到、早退等基础考勤计数还集成了通过K-Means模型计算出的 cluster聚类簇编号和 attendance_group考勤群体分类如“纪律高危型”等重要标签。2.2 核心分析字段为了构建“纪律高危型”学生的完整画像我将主要使用以下字段进行多维度筛选与交叉分析3. 详细实验操作流程3.1 构建基础数据集首先进入“助睿BI”模块在“数据集”菜单下基于已有的数据库连接新建一个名为“学生考勤主题数据集”的数据集。我将student_attendance_stats表拖入工作区并保存发布。这个数据集将作为后续所有工作表的统一数据源。3.2 制作核心分析工作表接下来我逐一创建了多个工作表分别从不同角度剖析高危群体。3.2.1 整体规模概览指标卡为了直观把握高危群体的整体情况我制作了四个指标卡高危型总人数使用“指标卡”组件对student_id进行“去重计数”并设置筛选器attendance_group为“纪律高危型”。结果显示该群体总数为421人。高危型男生/女生/未知人数在上述指标卡的基础上分别增加gender字段的筛选条件“男”、“女”、“未知”得到男生45人、女生38人、未知性别338人。初步观察高危群体中男生人数45人多于女生38人存在性别差异需要结合全校基数进一步分析。3.2.2 性别特征分析饼图高危群体性别占比新建“饼图”工作表将student_id去重计数作为“值”gender作为“分类”。在过滤器中排除性别为“未知”的记录并限定attendance_group为“纪律高危型”。通过样式设置显示了百分比标签。结果显示在高危群体中已知性别部分男生占比54.22%女生占比45.78%。全校性别占比对比基准复制上述饼图仅移除attendance_group的筛选条件得到全校已知性别部分的性别分布为男生53.03%女生46.97%。对比洞察男生在高危群体中的占比54.22%略高于其在全校的基数占比53.03%表明男生在考勤违纪上的真实风险略高是需要重点关注的性别群体。3.2.3 年级特征分析柱状图新建“柱状图”工作表将grade字段拖入X轴student_id去重计数拖入Y轴。设置筛选器attendance_group为“纪律高危型”。分析结果高三年级的高危学生人数261人远高于高一90人和高二149人。这揭示了高危行为与学生所处年级尤其是高三年级面临的升学压力、自主时间增多等因素有强关联。3.2.4 校区与年级交叉分析堆叠柱状图在上述“年级分析”柱状图的基础上将campus_type字段拖入“分组”区域生成堆叠柱状图直观对比新、老校区在各年级的高危人数分布。关键发现老校区是高危学生的绝对聚集区且人数随年级递增高一80人 → 高二130人 → 高三261人。新校区高危学生总数很少高一10人高二19人且高三年级无学生分布。辅助分析全校基数对比为进一步判断上述差异是否由校区人数基数不同导致我另建一图分析了“不同校区各年级的学生总人数”。发现高三年级学生全部集中在老校区且老校区各年级基数本就远大于新校区。这表明虽然绝对人数老校区多但结合基数看新校区整体考勤纪律表现优于老校区而老校区高三年级是问题高发区。3.2.5 班级特征分析水平条图为了定位到具体的“问题班级”我新建了“水平条图”工作表。将class_name设为Y轴student_id去重计数设为X轴筛选条件为“纪律高危型”。将结果按高危人数降序排列。结果定位发现高危学生高度集中在少数班级如高三(09)班38人、高三(08)班27人、高三(02)班19人 等。这表明班级管理强度和班风对考勤行为有显著影响。3.3 搭建综合画像仪表盘为了将上述分散的分析成果集中呈现便于综合研判我创建了一个名为“纪律高危型学生用户画像分析”的仪表盘。添加组件将之前制作的所有工作表指标卡、饼图、柱状图、条图以及关键的分析结论文本组件全部拖拽到仪表盘画布中。布局优化调整各图表的大小和位置使其逻辑清晰、视觉美观。例如将指标卡放在顶部作为总览性别、年级、校区分析居中班级详情置于下方。发布与分享完成排版后发布仪表盘并利用平台的分享功能生成了访问链接方便将分析结果以网页形式分享给其他老师或管理者。4. 实验结论与策略建议通过本次针对“纪律高危型”学生的专项可视化分析我得出以下核心结论并基于此提出管理建议总结本次实验利用可视化的方法成功将“纪律高危型”这个抽象标签具象化为一系列可定位、可干预的群体特征如“老校区高三男生”、“高三09班”。这为学校从宏观校区、年级和微观班级、个体两个层面采取有区分度的管理行动提供了清晰的数据导航图。
