本实践基于学生考勤数据，在助睿数智（Uniplore）平台上完成从聚类建模到可视化分析的全流程。首先选取迟到、早退、请假、校服违规四项指标，利用K-Means算法（K=3）将学生自动划分为自律模范型、轻微波动型、纪律高危型三类。随后聚焦“纪律高危型”群体，从性别、年级、校区、班级四个维度进行专项画像分析，精准定位高危行为的高发区域与聚集班级。整个实验零代码实现，完整展示了从数据建模到业务洞察的技术

本次实验基于助睿零代码平台，通过ETL流程将原始考勤数据自动化处理为学生考勤主题标签表，实现了迟到、早退、请假、未穿校服等指标的多维度统计。告别手工Excel，让校园考勤管理更高效、更规范。

在配置页面的“连接条件”区域，先点击第一个Transform下方的“获得连接字段”按钮，系统会自动获取“读取订单表”组件所查询到的所有字段，并以列表形式展示出来供我们选择。在第一个Transform（读取订单表）的字段列表中，我们只保留“product_id”，将其余字段全部选中并右键点击“删除选中的行”。接着，在右侧的数值输入框中填入 0，点击“确定”完成条件配置。点击“value”区域，在弹出