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基于K-Means聚类的学生考勤行为智能分群分析

标签扩展增强了数据资产价值:将分析得到的“考勤群体标签”回写到原始数据表,极大地丰富了学生主题表的信息维度。业务理解是模型价值的起点:K-Means聚类输出的数字本身没有意义,通过助睿BI进行可视化探索,将业务经验与数据分布相结合,才能让模型结果产生管理价值,定义出“模范型”、“高危型”等有行动指导意义的标签。最后,使用“更新”组件,配置更新条件为两张表的student_id匹配,将转换后的gro

#kmeans#聚类#算法
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