本文介绍了一个基于助睿数智平台的学生考勤数据分析案例。研究聚焦"纪律高危型"学生群体，通过K-Means聚类和可视化分析，发现该群体存在明显的性别、年级和校区分布特征：男生占比54.22%高于全校基数，高三年级和老校区是主要聚集区，部分班级呈现明显聚集性。分析采用指标卡、饼图、柱状图等多种可视化形式，最终构建了交互式仪表盘，为校园精细化管理提供了数据支持。研究建议重点关注高年级

本实验基于学生考勤数据，使用K-Means聚类算法实现自动分群。通过AIStudio平台零代码完成数据加载、聚类建模和结果入库，将学生划分为三类群体：自律模范型（C1）、轻微波动型（C2）和纪律高危型（C3）。借助助睿BI平台进行可视化分析，制作6组散点图展示考勤指标关系，并通过仪表盘集中呈现。最后将聚类结果回写到考勤表，新增cluster和attendance_group字段，形成完整的数据闭环

本实验基于学生考勤数据，使用K-Means聚类算法实现自动分群。通过AIStudio平台零代码完成数据加载、聚类建模和结果入库，将学生划分为三类群体：自律模范型（C1）、轻微波动型（C2）和纪律高危型（C3）。借助助睿BI平台进行可视化分析，制作6组散点图展示考勤指标关系，并通过仪表盘集中呈现。最后将聚类结果回写到考勤表，新增cluster和attendance_group字段，形成完整的数据闭环

本文基于“数智教育”大赛数据集，使用助睿ETL平台完成了学生考勤主题标签构建实验。实验通过数据接入、多表关联、标签衍生、维度聚合等ETL全流程处理，实现了考勤数据的自动化统计与分析。实验重点解决了考勤数据关联、异常行为标记、空值处理等问题，最终输出包含迟到次数、早退次数等指标的学生考勤统计结果表。实验验证了助睿ETL平台在校园考勤数据处理中的可行性，为教育数据治理提供了实践参考。