本次实验依托助睿 Uniplore一站式数据科学平台，基于已有的学生考勤主题标签表，以迟到、早退、请假、未穿校服次数作为核心特征，使用K-Means 无监督聚类算法完成学生考勤行为自动分群。结合数据可视化解读聚类结果，为不同聚类簇赋予业务含义，划分出多类考勤群体；最后通过 ETL 工具将聚类编号、群体标签回写至原始数据表，完成考勤扩展标签构建，为校园学生行为分析、精细化管理与精准干预提供数据支撑。

本次实验依托助睿 Uniplore一站式数据科学平台，基于已有的学生考勤主题标签表，以迟到、早退、请假、未穿校服次数作为核心特征，使用K-Means 无监督聚类算法完成学生考勤行为自动分群。结合数据可视化解读聚类结果，为不同聚类簇赋予业务含义，划分出多类考勤群体；最后通过 ETL 工具将聚类编号、群体标签回写至原始数据表，完成考勤扩展标签构建，为校园学生行为分析、精细化管理与精准干预提供数据支撑。