本报告基于助睿数智平台，通过AI Studio、BI和ETL三大模块实现学生考勤行为的自动化分群与画像构建。实验首先利用K-Means算法对考勤数据进行无监督聚类分析，识别出4类典型学生群体；随后通过BI工具进行多维度可视化，为每类群体赋予"考勤模范生""请假频繁生"等业务标签；最终通过ETL流程将画像标签回填至数据库。该流程完整覆盖了从数据准备、建模分析到业务落地的全生命周期管理，为教育管理提供

摘要：本文介绍使用助睿零代码ETL平台实现订单利润分流的数据加工流程。通过MySQL数据库中的订单表和产品表，演示多表关联、字段选择、数据过滤等操作，最终将盈利订单和亏损订单分别输出到Excel文件。教程涵盖平台登录、团队管理、项目创建、数据同步等基础操作，以及转换流构建、组件配置等核心步骤，为零基础用户提供完整的商业数据分析实战指南。