在教育数字化转型的浪潮下，如何从海量的考勤数据中挖掘出有价值的信息，从而为校园管理提供精准的决策支持？本次实验给出了一个生动的答案。我们利用 助睿数智（Uniplore）一站式数据科学平台，基于学生考勤主题标签表，通过 K-Means 聚类算法，对全校学生的考勤行为进行了一次深度的“画像”分析。

🎯 实验初衷：从“记录”到“洞察”

传统的考勤管理往往停留在“记录异常”的层面。本次实验的目的，则是要“读懂行为”。我们希望通过对迟到、早退、请假、校服违规等核心指标的聚类分析，自动识别出不同类型的考勤群体，为学校的学生管理、行为干预提供可量化、可解释的数据支撑。

🛠 实验环境与工具

本次实验全程在 助睿数智（Uniplore）在线实验平台​ (https://lab.guilan.cn/) 上完成。这是一个AI驱动的一站式数据科学平台，覆盖从数据接入、ETL处理、机器学习建模到可视化展示的全链路零代码功能。我们主要使用了以下三大核心模块：

• 助睿 ETL：负责数据清洗与字段扩展。
• 助睿 AI Studio：以拖拽式的方式完成K-Means聚类建模。
• 助睿 BI：通过丰富的可视化图表，对聚类结果进行画像解读。

📊 数据视角：聚焦核心行为

本次建模使用的是经过预处理的student_attendance_stats（学生考勤主题标签表）。为了保证模型的纯粹性与解释性，我们剔除了姓名、性别、政治面貌等离散属性，只聚焦于四大核心行为指标：

1. 迟到次数​ (late_count)
2. 早退次数​ (early_leave_count)
3. 请假次数​ (leave_count)
4. 校服违规次数​ (uniform_violate_count)

这些非负整数构成的连续变量，完美契合K-Means算法的要求，让我们能直接捕捉学生在考勤纪律上的真实样貌。

⚙️ 实战步骤：零代码玩转AI建模

1. AI Studio 中的聚类之旅

在助睿 AI Studio 中，我们像搭积木一样构建了整个分析流：

• 数据接入：通过“数据库加载”组件，精准抽取所需的四个行为特征字段。
• 模型训练：拖入“K-Means”组件，设定聚类簇数量为 3。短短几秒钟，系统便为每一位学生打上了C1、C2或C3的簇标签。
• 结果落库：将带有聚类标签的结果集（student_cluster）保存至数据库，为后续分析做准备。

2. 助睿 BI 中的画像还原

机器给出的“C1/C2/C3”只是代号，真正的价值在于业务解读。我们在助睿 BI 平台中，通过6张两两指标组合的散点图（如“迟到 vs 早退”、“请假 vs 校服违规”等），直观地观察到了三个群体的分布差异。

3. 标签回写与资产沉淀

最后，我们通过助睿 ETL 将分析结果反向注入原始的学生考勤主题表中，新增 cluster（簇编号）与 attendance_group（群体分类）字段，完成了数据资产的闭环增值。

🔍 核心发现：三类学生的考勤画像

经过对可视化结果的综合研判，我们为三个聚类簇赋予了清晰的业务含义：

(注：在可视化图表中，C1通常表现为低位的密集蓝点，C3则表现为分散的离群黄点。)

💡 实验总结

本次实验证明了“数据+算法”在校园管理中的巨大潜力。

1. 效率提升：借助助睿平台的零代码能力，复杂的机器学习流程变得简单直观。
2. 决策精准：告别“一刀切”的管理模式，实现了对学生群体的精细化分层。
3. 资产复用：生成的考勤群体标签可长期留存，支持后续的学业预警、德育评价等深度应用。

通过这次数智化实践，我们不仅读懂了数据背后的学生行为，更为构建智慧校园管理体系迈出了坚实的一步。