助睿实验作业3-学生用户画像考勤画像可视化分析

一、实验背景1.1 实验目的本次实验使用助睿数智Uniplore一站式数据科学实验平台完成学生考勤数据的可视化分析与用户画像构建核心学习与实操目标如下熟练掌握助睿BI平台数据源复用、数据集创建、工作表制作、多类型图表配置、数据筛选与样式优化、综合仪表盘搭建的全流程零代码操作技能掌握学生考勤数据多维度分析方法可从性别、年级、校区、班级四大维度拆解纪律高危型学生的分布特征学会基于可视化结果挖掘数据规律总结学生考勤违纪特征并输出针对性的校园考勤管理优化建议完成完整的数据分析闭环。1.2 实验环境本次实验全程基于助睿数智Uniplore一站式数据科学实验平台完成该平台是覆盖数据接入、ETL处理、机器学习建模到可视化分析的全链路Agentic零代码数据智能平台无需代码编程通过拖拽、配置即可完成数据分析与可视化工作。平台相关信息产品官网为https://www.uniplore.com/实验平台登录地址为https://lab.guilian.cn/。实验数据采用团队私有数据库中的student_attendance_stats学生考勤统计数据集数据包含学生ID、考勤群体分类、性别、年级、校区类型、班级名称等核心字段已提前完成建表与中文字段备注配置可直接用于分析建模。1.3 实验处理流程本次实验整体遵循“平台入驻→数据准备→数据建模→可视化分析→仪表盘整合→结论总结”的逻辑开展。首先登录助睿BI平台复用已有团队私有数据库数据源其次基于目标考勤数据表创建专属分析数据集并完成发布接着分模块制作指标卡、饼图、柱状图、水平条图等可视化图表从整体概况、性别、年级、校区、班级多维度拆解高危学生特征随后整合所有分析图表与文字结论搭建综合可视化仪表盘并发布分享最后结合所有可视化结果总结高危学生核心画像输出校园考勤管理优化建议。二、实验步骤2.1 进入助睿BI平台操作说明登录助睿数智实验平台进入平台主界面后调取左侧菜单栏的助睿BI功能模块进入可视化探索首页。配置要点登录实验平台地址https://lab.guilian.cn/完成账号验证后直接点击左侧菜单“助睿BI”无需额外配置进入首页后可直观查看账户数据概况、数据分析流程及平台支持的数据源类型。2.2 确认数据源连接操作说明核查实验所需student_attendance_stats数据表的数据源连接状态确认可正常调用。配置要点本次实验所用数据表存放于团队私有数据库上一轮聚类分析实验已完成该数据库的连接配置本次实验直接复用已有数据源无需新建、配置数据库连接。2.3 构建专属分析数据集操作说明基于student_attendance_stats数据表新建并发布学生考勤主题分析数据集为后续可视化分析提供数据支撑。配置要点1. 点击左侧菜单栏“数据集”点击左上角“”选择“新建数据集”2. 填写数据集名称、所属分组及备注信息点击确认创建3. 关闭平台默认提醒弹窗数据源依次选择“商业数据分析实验”、“labs”目录4. 将画布左侧的student_attendance_stats数据表拖拽至编辑画布核查表结构与字段信息5. 因数据表已配置中文字段备注无需二次编辑直接点击保存选择保存并发布完成数据集生效配置。2.4 多维度制作分析工作表2.4.1 新建分析分组操作说明进入工作表模块新建专属分组统一收纳考勤主题分析工作表方便文件管理。配置要点点击左侧“工作表”点击左上角“”选择“新建分组”填写分组名称、归属及备注确认保存实现同主题分析文件统一归类。2.4.2 整体概况指标卡制作操作说明分别制作纪律高危型总人数及分性别人数指标卡直观展示高危群体整体规模。配置要点1. 在对应分组下新建工作表选择“学生考勤主题数据集”图表类型选择“指标卡”2. 将student_id字段拖拽至值模块聚合方式设置为去重计数统计独立学生人数3. 通过过滤器添加attendance_group字段筛选对应考勤群体标签4. 分性别统计时新增gender字段筛选分别勾选“男、女、未知”5. 统一优化样式边距最大值16、标题字号16号红色居中、数值字号30号红色加粗居中完成后保存并发布工作表。2.4.3 性别特征饼图分析操作说明制作纪律高危型学生性别占比、全校学生性别占比两张饼图对比分析高危群体性别分布特征。配置要点1. 新建工作表选择饼图类型值为学生ID去重计数、分类为性别2. 高危群体饼图过滤掉性别“未知”数据筛选attendance_group为“纪律高危型”3. 全校饼图仅过滤未知性别数据不限制考勤群体4. 样式配置开启百分比标签显示内环大小50%、扇形圆角半径10统一主题色后保存发布。2.4.4 年级特征柱状图分析操作说明制作纪律高危型学生年级分布柱状图分析不同年级高危学生分布差异。配置要点1. 新建工作表选择柱状图X轴为年级grade、Y轴为学生ID去重计数2. 过滤器筛选attendance_group为“纪律高危型”3. 统一图表主题色取消边框色优化视觉效果后保存发布。2.4.5 校区年级交叉特征分析操作说明制作堆叠柱状图对比新老校区各年级高危学生分布同时制作全校校区年级人数分布图作为对照。配置要点1. 基于年级柱状图基础新增campus_type校区类型字段作为分组维度2. 高危分布图筛选纪律高危型群体全校人数图不添加任何筛选条件3. 统一样式保存并发布两张工作表。2.4.6 班级特征水平条图分析操作说明制作水平条图定位纪律高危学生集中的班级分析班级聚集特征。配置要点1. 新建水平条图Y轴为班级名称class_name、X轴为学生ID去重计数2. 筛选考勤群体为“纪律高危型”3. 将数据按学生人数降序排序让高危人数最多的班级置顶展示统一主题色后保存发布。2.5 搭建综合分析仪表盘操作说明整合所有可视化图表与分析结论搭建一体化纪律高危型学生用户画像分析仪表盘支持预览与分享。配置要点1. 点击左侧“仪表盘”新建仪表盘并命名为“纪律高危型学生用户画像分析”2. 添加文本组件设置标题样式居中加粗放大3. 将所有已发布的工作表图表拖拽至画布调整布局与大小4. 新增文本组件录入各维度数据分析结论开启自动换行5. 整体排版优化后点击发布生成公开分享链接支持他人在线查看。三、实验结果3.1 实验输出成果本次实验成功输出完整的学生考勤分析可视化成果包含1个专属分析数据集、9张主题分析工作表指标卡、饼图、柱状图、水平条图、1个综合可视化仪表盘且所有成果均已完成发布。3.2 核心数据结果与分析1. 整体规模结果纪律高危型学生总人数为1098人其中女生301人、男生267人、未知性别530人。高危群体整体规模清晰其中女生人数多于男生说明高危群体存在明显的性别分布特点需要从性别角度进一步深入分析。2. 性别分布结果排除性别未知数据的情况下全校男生基数略高于女生男生整体占比为53.03%女生占比为46.97%而在纪律高危型学生群体中女生占比大幅上升至52.99%男生占比下降至47.01%。对比两组数据可以明确女生在高危群体中的占比显著高于其全校基数占比男生则低于全校基数占比。这一结果并非全校性别基数差异导致充分说明女生在考勤违纪行为上的真实风险更高是考勤纪律高危的重点人群。3. 年级分布结果纪律高危型学生在各年级分布差异显著整体呈现高年级集中的特征。其中高二、高三年级高危学生人数最多分别为853人、852人高一年级高危人数相对较少仅463人。高二作为学业压力快速攀升的过渡阶段高三面临高强度升学备考压力学生作息、心态、学习节奏波动较大是考勤违纪行为高发的核心原因。4. 校区分布结果新老校区高危学生分布差距极大老校区为高危学生核心聚集地新校区风险整体可控。高一、高三全部高危学生均来自老校区分别为463人、852人高二高危学生中老校区719人、新校区仅67人。结合全校基数数据高一老校区1169人、新校区148人高三老校区1883人高二老校区1374人、新校区295人对比可知老校区高危占比远高于新校区该差异并非学生基数导致而是校区管理模式、学风氛围、环境管控等真实差异造成。5. 班级分布结果纪律高危型学生呈现极强的班级聚集特征高度集中于少数高年级班级。其中高三(06)班高危人数最多达86人其次为高三(08)班、高三(07)班均为77人、高三(01)班76人其余大部分班级高危学生人数极少。该特征表明学生考勤违纪行为与班级管理强度、班风班貌、同伴氛围高度相关薄弱班级是违纪问题的主要滋生地。3.3 结果验证所有可视化数据均基于原始考勤数据表统计生成学生人数采用学生ID去重计数方式统计避免数据重复统计误差通过多维度交叉对比全校基数vs高危群体、新老校区基数vs高危人数排除数据基数干扰所有分析结论真实有效可客观反映校园学生考勤违纪现状。四、问题与解决4.1 问题一饼图存在无效未知性别数据干扰分析结果问题现象初次制作性别占比饼图时图表默认展示“未知性别”数据导致男女生占比统计不准确无法真实反映有效性别分布特征。问题原因原始考勤数据中存在部分学生性别信息缺失、标注为未知的无效数据平台默认展示全部数据未自动过滤无效字段。解决方法在图表过滤器中新增gender字段设置筛选规则为“排除未知选项”仅保留男、女有效数据确保占比分析结果精准。4.2 问题二数据集保存后无法在工作表中引用问题现象新建数据集保存完成后在工作表数据集下拉列表中无法找到对应数据集无法开展后续分析。问题原因仅完成保存操作未执行保存并发布助睿BI平台中未发布的数据集处于草稿状态无法对外调用。解决方法返回数据集编辑页面重新点击保存选择“保存并发布”发布成功后即可在工作表中正常引用。4.3 问题三班级数据杂乱无法快速定位高危班级问题现象初次生成班级水平条图时班级排序无序高危人数多的班级未置顶难以直观识别重点高危班级。问题原因平台默认按班级名称排序未按照高危学生人数排序数据展示优先级不合理。解决方法对学生ID计数字段设置降序排序让高危人数最多的班级展示在图表最前方快速定位核心高危班级。4.4 问题四仪表盘图表排版混乱样式不统一问题现象多张图表拖拽至仪表盘后大小不一、主题色杂乱整体视觉效果差分析逻辑不清晰。问题原因各工作表制作时未统一样式标准且仪表盘未手动调整组件布局与尺寸。解决方法统一所有图表主题色、取消边框样式手动拖拽调整各图表尺寸按“整体概况-维度分析-总结结论”的逻辑排版规整仪表盘布局。五、实验总结5.1 实验收获在本次实验中我熟练掌握了助睿BI平台的全流程零代码数据分析技能能够独立完成数据源复用、数据集创建发布、多类型可视化图表的配置与优化熟练掌握指标卡、饼图、柱状图、水平条图的适用场景与筛选、排序、样式配置方法。同时我掌握了**基数对比分析法**学会通过全校整体数据与高危群体数据交叉比对排除基数干扰精准挖掘真实数据规律纠正了“男生违纪风险更高”的固有认知。此外我熟练完成了综合数据仪表盘的搭建与分享能够将零散的图表数据整合为体系化的用户画像结合学生学业、校区、班级场景输出落地性较强的管理建议大幅提升了数据解读、业务分析与问题总结能力。5.2 平台整体评价助睿数智Uniplore一站式数据科学实验平台整体易用性强依托零代码可视化操作模式大幅降低了大数据分析的技术门槛无需编程基础即可完成专业的数据处理与可视化分析。平台功能完整覆盖数据建模、ETL处理、可视化分析、仪表盘搭建全链路功能适配教学实验与基础业务分析场景。同时平台具备完善的提醒机制与配置规范对新手用户友好能够有效规避操作遗漏问题。但平台部分默认配置不够贴合分析场景如默认展示全部无效数据、默认无序排序需要手动优化调整整体而言是一款适配高校数据分析教学、适合新手入门学习的优质数据智能实验平台。5.3 业务总结与管理建议本次实验通过多维度可视化分析精准刻画了纪律高危型学生的完整用户画像核心特征可总结为女生违纪风险偏高、高二高三年级高度集中、老校区为风险主阵地、高危学生聚集于少数薄弱班级违纪行为主要受学业压力、校区管理、班级氛围、性别特质多重因素影响。结合数据分析结果针对性提出以下校园考勤管理优化建议1. 精准聚焦女生群体开展针对性纪律引导打破男生违纪高发的固有刻板印象将女生群体列为考勤纪律重点管控对象。通过主题班会、一对一谈心疏导、家校协同沟通等方式重点缓解女生因学业压力、同伴跟风产生的违纪行为强化女生规则意识与时间观念。2. 优化高年级管理模式缓解压力型违纪针对高二过渡期、高三备考期的特殊学情优化高年级考勤管理制度避免刚性管理加剧学生压力。同时配套开展学业规划、心态疏导专题活动缓解学生备考焦虑减少因心态浮躁、节奏混乱引发的迟到、早退、旷课等违纪问题。3. 对标新校区优势缩小校区管理差距总结借鉴新校区低违纪、严管控的管理经验针对性优化老校区的巡班考勤、日常监管、学风建设机制。强化老校区全天候纪律管控优化校园管理氛围缩小新老校区的纪律管理差距降低老校区整体违纪风险。4. 攻坚薄弱班级阻断不良风气扩散重点针对高三06、08、07、01等高风险班级开展专项整治压实班主任监管责任建立班级纪律台账与常态化巡查机制。大力整顿松散班风规范班级日常管理阻断不良同伴风气传染实现重点班级精准整改、靶向治理。