一、前言为什么要做学生考勤画像分析在校园管理场景中学生考勤数据并不只是简单的“迟到、早退、请假、校服违规”记录。如果能够对这些数据进行系统化分析就可以进一步发现不同学生群体的行为特征例如哪些学生属于纪律稳定型哪些学生属于轻微波动型哪些学生属于需要重点关注的纪律高危型。本次实验基于已经完成 K-Means 聚类并标注考勤群体的学生考勤主题标签表使用助睿数智Uniplore平台中的助睿BI数据可视化探索平台围绕“纪律高危型学生”展开专项画像分析。通过本实验我们将完成以下内容使用助睿BI连接学生考勤主题标签表构建可用于分析的数据集制作纪律高危型学生人数指标卡分析纪律高危型学生的性别、年级、校区、班级特征搭建完整的学生考勤画像分析仪表盘基于可视化结果提出校园考勤管理建议。这篇文章适合刚接触数据分析、用户画像、BI可视化平台的同学学习也适合正在做学校实验报告、数据分析实训、学生管理系统分析项目的同学参考。二、实验背景与平台介绍本次实验使用的工具是助睿数智Uniplore在线实验平台。助睿数智是一个面向数据科学与人工智能实验的一站式平台覆盖数据接入、数据处理、机器学习建模、数据可视化展示等完整流程。对于初学者来说它最大的优势是操作门槛低可以通过图形化、拖拽式、零代码的方式完成数据分析任务。本次实验主要使用其中的助睿BI 数据可视化探索平台MySQL 数据库学生考勤主题标签表 student_attendance_stats本实验的核心目标不是单纯制作几张图表而是通过助睿BI把学生考勤数据转化成可以用于管理决策的可视化画像。三、实验目标本次实验聚焦“纪律高危型”学生群体。所谓纪律高危型学生是指在考勤行为中存在较明显异常的学生群体例如迟到次数较多、请假次数较多、早退或校服违规行为较多或者多个违纪维度叠加出现。通过对这一群体进行可视化分析可以帮助学校管理者回答以下问题纪律高危型学生一共有多少人男生和女生中谁更容易成为高危群体高危学生主要集中在哪些年级新校区和老校区的高危学生分布是否存在差异哪些班级的高危学生最集中后续管理应该重点关注哪些学生群体因此本实验不仅是一个BI可视化练习也是一个典型的校园用户画像分析案例。四、实验数据说明本次实验使用的数据表为student_attendance_stats该表是学生考勤主题标签表已经包含学生基础信息、考勤统计指标以及聚类后的考勤群体分类字段。1. 核心字段说明字段名含义student_id学生IDstudent_name学生姓名class_name班级名称grade年级gender性别campus_type校区类型late_count迟到次数early_leave_count早退次数leave_count请假次数uniform_violate_count没穿校服次数cluster聚类簇编号attendance_group考勤群体分类其中本次实验最关键的字段是attendance_group我们需要筛选出其中的纪律高危型然后围绕这一类学生进行可视化画像分析。2. 样例数据student_idstudent_nameclass_namegradegendercampus_typelate_countleave_countclusterattendance_group10842马某某高三(09)高三未知老校区13C3纪律高危型10844叶某某高三(09)高三未知老校区05C3纪律高危型10845孙某某高三(09)高三未知老校区30C3纪律高危型从样例数据可以看出纪律高危型学生并不是只看单一指标而是结合迟到、早退、请假、校服违规等多个维度形成的综合分类结果。五、实验流程总览本次实验主要分为五个步骤进入助睿BI平台连接数据源构建学生考勤主题数据集制作多个可视化工作表搭建纪律高危型学生画像分析仪表盘。整体流程如下实验总体流程图六、进入助睿BI平台首先进入助睿数智实验平台在左侧菜单栏中找到并点击助睿BI进入助睿BI数据可视化探索平台后可以看到平台首页展示了当前账户下的数据情况、数据分析流程以及支持的数据源类型。进入助睿BI菜单页面标题助睿BI首页标题助睿BI的整体操作逻辑比较清晰主要围绕数据源、数据集、工作表、仪表盘几个模块展开。对于初学者来说可以简单理解为数据源数据从哪里来数据集要分析哪张表工作表制作单个图表仪表盘把多个图表组合成完整分析页面。七、构建学生考勤主题数据集1. 选择数据集模块进入助睿BI后点击左侧菜单中的数据集然后点击左上角 → 新建数据集在弹窗中填写数据集名称、所属分组和备注信息。建议数据集命名为学生考勤主题数据集新建数据集2. 选择数据源数据集创建成功后系统会自动跳转到数据集配置页面。这里需要选择数据源。由于 student_attendance_stats 表存放在团队私有数据库中并且之前实验已经完成数据库连接所以这里可以直接选择已有数据源。选择数据源后将student_attendance_stats拖拽到画布中。选择数据源并拖拽数据表3. 保存并发布数据集确认字段结构和数据预览没有问题后点击左上角保存然后选择保存并发布注意只有发布后的数据集才能在后续工作表中使用。八、制作可视化工作表工作表是助睿BI中制作图表的基础单元。本次实验需要制作多个工作表用于分析纪律高危型学生的不同特征。建议新建一个分组例如学生考勤主题分析后续所有工作表都放在该分组下方便统一管理。新建分组操作九、整体概况指标卡制作首先制作纪律高危型学生的整体概况指标卡包括纪律高危型总人数纪律高危型男生人数纪律高危型女生人数纪律高危型未知性别人数。指标卡适合用来展示核心统计数字能够让读者一眼看到高危群体的整体规模。1. 纪律高危型总人数指标卡新建工作表命名为纪律高危型总人数图表类型选择指标卡然后进行如下配置配置项操作值字段student_id聚合方式去重计数过滤字段attendance_group过滤条件包含“纪律高危型”也就是说我们统计的是所有纪律高危型学生中不同 student_id 的数量。纪律高危型总人数指标卡配置样式设置建议为了让指标卡更有视觉冲击力可以进入“样式设置”进行调整标题字体大小16标题颜色红色或深色强调色数值字体大小30数值加粗显示位置居中。最终保存并发布工作表。2. 纪律高危型男生人数指标卡新建工作表纪律高危型男生人数配置方式与总人数类似只需要额外添加一个性别筛选条件过滤字段过滤条件attendance_group纪律高危型gender男这样就可以统计纪律高危型学生中的男生人数。纪律高危型男生人数指标卡配置3. 纪律高危型女生人数指标卡新建工作表纪律高危型女生人数筛选条件设置为过滤字段过滤条件attendance_group纪律高危型gender女纪律高危型女生人数指标卡配置4. 纪律高危型未知性别人数指标卡新建工作表纪律高危型未知性别人数筛选条件设置为过滤字段过滤条件attendance_group纪律高危型gender未知纪律高危型未知性别人数指标卡配置5. 整体指标分析根据实验结果可以看到纪律高危型学生总人数为715人男生为57人女生为70人未知性别为588人。从整体规模来看纪律高危型学生人数虽然并不是全校主体但该群体具有高频违纪、多维度异常叠加等特点因此属于校园考勤管理中需要重点关注的人群。同时已知性别数据中男生人数高于女生说明纪律高危型学生可能存在一定的性别分布差异后续需要结合全校性别基数进一步分析。十、纪律高危型学生性别特征分析在用户画像分析中性别是一个非常常见的基础维度。单独看纪律高危型学生的男女比例还不够因为男生人数多可能只是因为全校男生本身就多。因此这里需要制作两张饼图纪律高危型学生男女人数占比全校学生男女人数占比。通过对比这两张图才能判断男生是否真的在高危群体中占比偏高。1. 纪律高危型学生男女人数占比新建工作表纪律高危型学生男女人数占比图表类型选择饼图字段配置如下图表区域字段值student_id分类gender聚合方式student_id 去重计数过滤器配置过滤字段条件gender排除“未知”attendance_group包含“纪律高危型”这里排除“未知”性别是为了让男女占比分析更加准确。纪律高危型学生性别占比饼图样式设置建议可以在样式设置中打开百分比标签样式设置 → 图表元素设置 → 标签显示形式 → 勾选百分比也可以设置内环大小50%扇形圆角半径10主题色选择蓝色、红色、绿色等对比明显的配色。2. 全校学生男女人数占比新建工作表全校学生男女人数占比图表类型同样选择饼图字段配置与上一步相同图表区域字段值student_id分类gender聚合方式student_id 去重计数但这里不需要筛选 attendance_group只需要排除 gender 为“未知”的数据。这样可以得到全校范围内的男女比例。全校学生男女人数占比饼图3. 性别特征分析结论排除未知性别数据后可以得到以下结果全校男生占比为53.03%全校女生占比为46.97%纪律高危型学生中男生占比为55.12%纪律高危型学生中女生占比为44.88%。对比可以发现男生在纪律高危型群体中的占比高于其在全校学生中的基数占比女生在纪律高危型群体中的占比则低于其在全校学生中的基数占比。这说明纪律高危型学生中男生占比偏高并不完全是因为全校男生基数较大而是男生在考勤违纪行为上确实表现出更高风险。从管理角度看后续可以针对男生群体加强规则意识教育、时间管理训练和考勤纪律提醒。十一、纪律高危型学生年级特征分析接下来分析高危学生主要集中在哪些年级。新建工作表纪律高危型学生年级特征分析图表类型选择柱状图字段配置如下图表区域字段X轴gradeY轴student_id聚合方式student_id 去重计数过滤器配置过滤字段条件attendance_group包含“纪律高危型”纪律高危型学生年级分布柱状图年级特征分析结论从柱状图可以看出纪律高危型学生在不同年级之间的分布存在明显差异。其中高三年级的高危学生人数最多高一和高二年级的高危学生人数相对较少。这一结果可能与高三学生的特殊状态有关。高三学生面临升学压力课程安排、备考节奏、心理状态和出勤稳定性都可能出现变化因此更容易出现迟到、请假等考勤异常行为。从管理角度看高三年级应当成为考勤风险管理的重点年级尤其需要关注备考阶段学生的纪律松动、作息不规律和请假频繁问题。十二、纪律高危型学生校区类型与年级交叉分析单独分析年级还不够还需要结合校区类型进一步观察。本实验中学校存在不同校区例如新校区和老校区。不同校区可能在通勤条件、管理模式、学生结构、学习氛围等方面存在差异因此有必要将校区类型和年级进行交叉分析。新建工作表纪律高危型学生校区类型与年级交叉特征分析图表类型选择柱状图字段配置如下图表区域字段X轴gradeY轴student_id分组campus_type聚合方式student_id 去重计数过滤器配置过滤字段条件attendance_group包含“纪律高危型”校区类型与年级交叉柱状图校区与年级交叉分析结论从交叉柱状图可以看到纪律高危型学生的校区分布差异非常明显。老校区是高危学生的主要聚集地各年级高危人数均明显高于新校区。其中老校区高一高危学生约80人老校区高二高危学生约130人老校区高三高危学生约261人新校区仅在高一、高二有少量高危学生新校区高三没有高危学生记录。这说明纪律高危型学生不仅存在年级差异也存在明显的校区差异。不过仅看高危学生人数还不够因为老校区学生本身可能更多。为了避免由于学生基数不同造成误判下一步需要制作“不同校区类型各年级学生人数”图表用来和高危学生分布进行对比。十三、不同校区类型各年级学生人数分析新建工作表不同校区类型各年级学生人数图表类型选择堆叠柱状图字段配置如下图表区域字段X轴gradeY轴student_id分组campus_type聚合方式student_id 去重计数这一张图不添加 attendance_group 过滤器因为我们要看的是全校不同校区、不同年级的学生总人数分布。不同校区类型各年级学生人数堆叠柱状图校区学生基数分析结论根据图表结果可以得到高一老校区1021人新校区148人高二老校区1079人新校区295人高三老校区1883人新校区无学生分布。结合前面的高危学生分布可以发现第一高三老校区是纪律高危行为的绝对高发区域。高三学生全部集中在老校区并且高三高危学生人数达到所有年级和校区中的最高值。第二新校区整体风险相对可控。虽然新校区也存在少量高危学生但由于学生总量较少且没有高三学生因此整体纪律风险明显低于老校区。第三老校区尤其是高年级学生需要成为后续考勤管理的重点对象。学校可以结合校区通勤条件、管理方式、班级氛围等因素进一步优化考勤管理策略。十四、纪律高危型学生班级特征分析在校园管理中班级是非常重要的管理单元。如果高危学生均匀分布在各班说明问题可能是整体性管理问题如果高危学生集中在少数班级则说明可能存在班级管理松散、班风较弱、同伴影响明显等问题。因此本实验进一步制作班级特征分析图。新建工作表纪律高危型学生班级特征分析图表类型选择水平条图字段配置如下图表区域字段Y轴class_nameX轴student_id聚合方式student_id 去重计数过滤器配置过滤字段条件attendance_group包含“纪律高危型”为了更方便观察高危学生集中的班级可以将 student_id 去重计数结果按降序排列让人数最多的班级排在最上方。纪律高危型学生班级水平条图班级特征分析结论从班级水平条图可以清楚看到纪律高危型学生并不是平均分布在所有班级而是高度集中在少数班级。其中高三 09 班高危人数最多达到约38人其次还有高三 08 班、高三 02 班等班级也存在较多高危学生。这说明高危行为具有明显的班级聚集性。结合年级分析结果来看高危学生主要集中在高三年级部分班级。这可能与高三学生升学压力、课程安排灵活、班级管理强度不同、同伴影响等因素有关。从管理角度看学校可以针对高危学生集中的班级加强班主任监管建立班级考勤责任制及时整顿班风避免不良行为在班级内部扩散。十五、搭建综合仪表盘完成所有工作表后就可以搭建最终的综合仪表盘。点击左侧菜单仪表盘然后点击 → 新建仪表盘仪表盘名称建议设置为纪律高危型学生用户画像分析新建仪表盘1. 添加标题组件在右侧组件区域选择基础组件 → 文本组件拖拽到画布顶部输入标题纪律高危型学生用户画像分析建议设置字体加粗字号放大居中显示使用与图表主题一致的颜色。2. 添加图表组件切换到“工作表”区域将前面制作好的工作表依次拖入画布包括纪律高危型总人数纪律高危型男生人数纪律高危型女生人数纪律高危型未知性别人数纪律高危型学生男女人数占比全校学生男女人数占比纪律高危型学生年级特征分析纪律高危型学生校区类型与年级交叉特征分析不同校区类型各年级学生人数纪律高危型学生班级特征分析。拖入后可以通过鼠标调整每个图表的位置和大小。3. 添加分析文本为了让仪表盘不仅有图而且有结论可以继续拖入文本组件将每个模块的分析结论放在图表附近。例如性别特征分析年级特征分析校区特征分析班级特征分析管理建议。如果文本较长可以关闭“超出隐藏”开关让文本自动换行显示。4. 发布并预览仪表盘设计完成后点击发布发布成功后可以点击预览查看完整仪表盘效果。如果需要分享给其他用户也可以点击“分享”生成访问链接。最终仪表盘效果图1最终仪表盘效果图2十六、纪律高危型学生画像总结通过本次助睿BI可视化分析可以得到较完整的纪律高危型学生画像。1. 整体概况纪律高危型学生存在较明显的高频迟到、请假、早退、校服违规等问题属于校园考勤管理中需要重点关注的群体。该群体人数虽然整体可控但由于行为影响较大容易带动不良班风和纪律松散现象因此有必要进行专项管理。2. 性别特征从性别角度看男生在纪律高危型学生中的占比略高于其在全校学生中的占比。这说明男生在考勤违纪行为上存在更高风险后续可以针对男生群体开展更有针对性的考勤纪律教育和时间管理训练。3. 年级特征从年级角度看纪律高危型学生高度集中在高年级尤其是高三年级。这可能与高三学生升学压力大、课程安排更灵活、心理状态波动、纪律意识下降等因素有关。因此高三年级应作为重点监管对象。4. 校区特征从校区角度看高危学生主要集中在老校区新校区整体风险较低。这说明校区通勤条件、管理模式、学风氛围等因素可能会影响学生考勤行为。后续可以重点分析老校区学生的迟到原因、请假原因和管理流程。5. 班级特征从班级角度看纪律高危型学生集中在少数班级具有明显的班级聚集性。这说明考勤问题不仅是学生个体问题也可能与班级管理强度、班主任监管、同伴影响和班风建设有关。对于高危学生集中的班级应进行重点整治。十七、管理建议基于以上分析可以提出以下管理建议。1. 重点关注高年级男生群体针对高年级男生开展考勤纪律教育和时间管理培训帮助学生增强规则意识减少迟到、早退和频繁请假等行为。2. 加强老校区高年级管理老校区尤其是高三年级是纪律高危学生的主要集中区域。学校可以从通勤管理、考勤监督、课堂管理和学风建设等方面进行综合治理。3. 整治高危学生集中班级对于高危人数较多的班级应加强班主任监管力度建立班级考勤责任制及时发现和纠正问题避免不良风气扩散。4. 建立高危学生台账对于纪律高危型学生可以建立一对一管理台账结合家校沟通、班主任谈话、阶段性跟踪等方式制定个性化矫正方案。十八、实验总结本次实验通过助睿数智平台中的助睿BI模块完成了从数据集构建、图表制作到综合仪表盘搭建的完整流程。整个实验最大的特点是操作门槛低、流程清晰、分析结果直观。通过拖拽字段、配置筛选器、选择图表类型等方式初学者也可以快速完成一个完整的数据可视化分析项目。从学习角度看本实验帮助我们掌握了以下内容如何在助睿BI中构建数据集如何使用指标卡展示核心数据如何使用饼图分析占比结构如何使用柱状图分析年级和校区分布如何使用水平条图定位重点班级如何搭建完整的用户画像分析仪表盘如何从可视化结果中提炼管理建议。从应用角度看本实验展示了数据分析在校园管理中的实际价值。学生考勤数据经过整理、建模和可视化后可以帮助学校更精准地识别高危学生群体从而提升校园管理的科学性和精细化水平。对于刚接触数据分析和BI平台的同学来说助睿数智提供了一条比较友好的学习路径不需要复杂代码也可以完成真实业务场景下的数据分析任务。