维度关键发现管理启示整体规模全校421人，占比可控但影响恶劣需要建立"重点关注名单"制度性别特征已知性别中男生略多于女生不能简单归因于性别，需结合基数分析校区差异老校区明显多于新校区老校区/新校区管理资源需重新分配班级聚集高三（09）、高三（08）羊群效应对TOP问题班级进行专项整顿本次实验基于助睿数智（Uniplore）平台，通过零代码拖拉拽的方式，完成了从数据集构建到多维可视化分析，再到BI驾

通过本次实验，我们完整走通了「数据加载 → 特征选择 → K-Means 聚类 → 结果入库 → BI 可视化解读」的全链路：✅ 在 AI Studio 中零代码搭建工作流，完成学生考勤行为的 K-Means 聚类建模；✅ 将聚类结果保存至表，实现数据资产的沉淀；✅ 在助睿 BI 平台连接数据源、构建数据集，为后续的可视化分析和业务画像命名打下基础。整个过程无需编写 Python/SQL 代码，通

通过本次实验，我们完整走通了「数据加载 → 特征选择 → K-Means 聚类 → 结果入库 → BI 可视化解读」的全链路：✅ 在 AI Studio 中零代码搭建工作流，完成学生考勤行为的 K-Means 聚类建模；✅ 将聚类结果保存至表，实现数据资产的沉淀；✅ 在助睿 BI 平台连接数据源、构建数据集，为后续的可视化分析和业务画像命名打下基础。整个过程无需编写 Python/SQL 代码，通

坑位现象解决方案①数据库权限不足SQL 脚本执行报错，无法建表联系助教确认账号权限，或使用指定高权限账号②时间字段格式混乱DataDateTime 格式不统一，时间计算报错以字符格式接收数据，在数据流程内统一解析格式③空值处理时机错误导入阶段过滤空值，造成原始数据缺失先完整导入全部数据，后期统一清洗处理④班级名称格式不统一符号字体杂乱，字段提取规则失效提前预览样本数据，编写通用性提取规则⑤请假与迟

零代码ETL流程设计：理解了如何在助睿数智平台上通过拖拽组件的方式构建完整的数据处理流程，无需编写复杂的SQL或Python代码。核心概念理解：深入理解了转换（Pipeline）与作业（Workflow）的区别，以及步骤（Transform）、任务项（Action）、Hops等核心概念在实际操作中的体现。多表关联操作：掌握了"记录集连接"组件的使用方法，理解了LEFT OUTER JOIN的语义及

本项目基于宁波某中学多维教育数据（87MB/70万条记录），构建了智能教育分析系统。核心成果包括：1）采用LSTM+Attention模型实现学生成绩预测，通过双向LSTM捕捉时序依赖，Multi-Head Attention识别关键考试节点，相比基线模型RMSE降低43%；2）创新性将高考选科问题建模为多目标优化，结合遗传算法与Pareto前沿分析，在学科能力、专业覆盖率和兴趣匹配度三个目标下生