本实验基于浏览器用户行为日志数据，完成了从半结构化日志解析到可视化分析的全流程处理。通过ETL技术实现了427万条行为记录的结构化转换，关键技术包括：1）使用Java代码解析嵌套分隔符日志；2）基于事件时序计算用户停留时长；3）多分支加工产出浏览器覆盖率与时段活跃度两张核心分析表。实验构建了包含市场格局、用户画像、使用习惯等多维度的分析框架，其中时段活跃分析可指导精准运营，用户停留行为分析为流失预

本文针对浙江高考"3+3"选科模式，提出一种基于学生历史考试成绩的量化推荐方法。通过Python实现包含数据清洗、特征构建、综合评分及可视化的完整分析流程。核心模型结合Z-score均值、等第百分位、进步趋势和稳定性四个维度，为每位学生计算7门选考科目的综合得分，推荐得分最高的3门组合。分析覆盖3,837名学生的219,415条考试记录，最终输出个性化选科建议及班级整体学科分布

本文基于Python对用户行为日志进行预测与挖掘分析。研究采用清洗后的行为日志和人口属性数据，通过结构化处理、时间字段转换、行为类型识别等预处理步骤构建用户特征表。分析方法结合描述统计、特征工程和随机森林模型，预测用户职业类别，并可视化展示行为规律。结果显示用户行为具有明显时间规律和应用偏好，浏览器行为占比较高。模型表明行为和人口特征对职业预测有一定区分能力，特征重要性分析揭示了关键影响因素。该研

本文介绍了使用助睿数智平台对学生考勤数据中"纪律高危型"群体进行可视化分析的过程。实验通过BI工具和MySQL数据库，采用拖拽式操作完成了指标卡、饼图、柱状图等多种可视化图表制作，最终搭建了综合仪表盘。分析发现：1）高危群体中男生占比(54.22%)高于全校男生基数(53.03%)；2）高三老校区是高危行为高发区，占高危总人数的65%；3）高危学生集中在少数班级，高三09班人数

【摘要】本文介绍了一个基于K-Means聚类算法的校园考勤数据分析项目。通过助睿数智平台实现零代码操作，对学生的迟到、早退、请假和校服违规等行为数据进行聚类分析，最终划分出三类典型群体：自律模范型（C1，蓝色）各项指标表现优异；轻微波动型（C2，青色）偶有轻微违规；纪律高危型（C3，黄色）存在多维度高频违纪行为。项目完整实现了从数据预处理、建模分析到可视化呈现的全流程，并将聚类结果回写入数据库，为

本文基于"数智教育"大赛数据集，设计并实现了学生多维度考勤统计ETL转换流。实验通过助睿ETL平台完成数据接入、关联、衍生、聚合等全流程处理，重点解决了校园考勤人工统计效率低、口径不统一的问题。实验数据包含7张核心业务表，通过构建"事实表+维度表+属性表"的星型模型，实现了迟到、早退、请假、校服违规等考勤行为的自动化统计。转换流采用多表关联、JavaScri

本文针对浙江高考"3+3"选科模式，提出一种基于学生历史考试成绩的量化推荐方法。通过Python实现包含数据清洗、特征构建、综合评分及可视化的完整分析流程。核心模型结合Z-score均值、等第百分位、进步趋势和稳定性四个维度，为每位学生计算7门选考科目的综合得分，推荐得分最高的3门组合。分析覆盖3,837名学生的219,415条考试记录，最终输出个性化选科建议及班级整体学科分布

​本文以助睿零代码数据集成平台为实验环境，开展订单利润分流数据加工实训。实验围绕 ETL 全流程展开，通过表输入、记录集连接、字段选择、过滤记录与 Excel 输出等组件，完成订单表与产品表的左外连接、重复字段清洗、按利润正负条件分流，并将结果分别输出为盈利订单与亏损订单 Excel 文件。实验清晰展示了零代码 ETL 工具在多表关联、数据过滤与数据分流中的应用逻辑，帮助使用者掌握可视化数据加工操