1. 实验背景与业务目标在数字化校园管理的背景下简单的考勤签到数据往往只能反映单次的统计结果难以捕捉到学生行为的长期模式 。本次实验旨在基于已有的student_attendance_stats基础数据利用机器学习算法对学生群体进行自动分群。 我们的核心目标是通过迟到、早退、请假、校服违规次数这四个关键指标识别出不同类型的考勤行为模式生成可解释的画像标签从而为校园管理提供精准的数据支撑 。2. 实验环境与工具链本次实验采用了助睿数智 (Uniplore)一站式数据科学平台实现了从数据清洗到模型训练再到可视化展示的零代码全链路闭环 人工智能平台 (AI Studio)负责 K-Means 聚类模型的搭建与运行 。助睿 BI 可视化平台用于多维散点图分析及群体画像的业务解读 。数据集成平台 (ETL)完成最终画像标签的数据回写与同步 。3. 核心建模思路分析在算法实施前我们进行了深度的建模逻辑预判 特征选择聚焦于四个核心行为维度。这四类行为独立性高、相关性低能够最直接地反映考勤特征避免了变量冗余 。数据适配由于考勤次数均为非负整数属于天然的连续型变量完美契合 K-Means 算法的要求无需进行复杂的二值化或哑变量编码 。辅助变量处理性别、年级、住校状态等背景属性不参与建模仅作为后续画像解释的参考维度 。4. 实验操作步骤详述Step 1: AI Studio 聚类建模我们首先在 AI Studio 中构建了从数据库加载到结果输出的完整工作流 。数据筛选在数据库加载环节我们只保留了student_id、class_id以及四个考勤异常统计字段其他无关字段全部设置为skip。聚类实施配置 K-Means 组件将簇数量固定为 3 个初始化方法采用k-means以保证聚类的稳定性 。结果输出将打上簇类标记C1/C2/C3的数据保存至student_cluster表中 。Step 2: 助睿 BI 业务解读聚类编号本身没有业务意义因此我们利用 BI 平台通过可视化手段进行“画像转译” 。多维散点图探测将字段备注修改为中文后两两组合异常指标如迟到 vs 早退 。群体画像定义C1 (自律模范型)数据点高度集中在低频次区间各类异常行为极少 。C2 (轻微波动型)整体纪律可控仅存在偶发的校服违规或请假 。C3 (纪律高危型)呈现明显的离群特征高频违纪行为叠加是管理的重点关注对象 。聚类簇编号群体分类名称核心特征描述C1自律模范型全维度异常次数极低出勤表现稳定C2轻微波动型迟到早退低偶发校服违规纪律可控C3纪律高危型高频违纪叠加存在极端离群记录Step 3: ETL 数据回写与标签构建最后我们需要将分析结果持久化到原始的学生统计表中 。表结构扩展利用 SQL 脚本在student_attendance_stats中新增cluster和attendance_group字段 。值映射转化在转换流中使用“值映射”组件将 C1、C2、C3 分别映射为“自律模范型”等中文标签 。精准更新以student_id为关键字段执行数据库更新操作 。5. 实验总结与反思通过本次实验我们实现了从“原始计次数据”到“业务驱动标签”的转化 。利用机器学习算法进行自动分群比人工设定阈值更加科学且具备稳定性。这些扩展标签不仅能辅助班主任进行学生分类管理也为后续的个性化教育干预提供了决策依据 。