深度深挖高危学情！助睿BI零代码可视化，拆解纪律高危型学生专属画像✨-平芜编程栈

在上一期K-Means聚类实战中，我们成功将全校学生划分为自律模范型、轻微波动型、纪律高危型三大考勤群体。很多同学都好奇，三类群体中影响校园班风、考勤秩序最严重的群体到底有哪些专属特征？如何精准锁定问题学生、开展针对性管理？🤔

普通学生的轻微违纪可以常态化提醒纠正，但纪律高危型学生完全不同！这类群体普遍存在高频违纪、多维度违规叠加、行为惯性强的特点，是校园考勤管理的重点难点，也是影响整体学风校风的核心因素。仅凭人工巡查、纸质记录，根本无法系统性摸清他们的分布规律、行为特点，管理工作只能流于表面、治标不治本。

今天这篇超详细实战教程，全程依托Uniplore助睿数智平台，零代码操作玩转助睿BI可视化分析！专门聚焦纪律高危型学生群体，从人数概况、性别、年级、校区、班级五大维度深度拆解画像特征，用真实数据挖掘高危学情规律，给出可落地的校园精细化管理方案，新手也能一站式复刻全套操作！

📌 实验核心概述：精准聚焦，靶向分析

一、实验目的

本次实验基于上一轮已经完成K-Means聚类、标注好考勤群体分类的学生考勤主题标签表，摒弃笼统的全员数据分析，专项聚焦纪律高危型学生群体。通过多维度可视化探索，深度剖析该群体的违纪特征、人群分布、高发场景，精准定位校园考勤管理的薄弱环节。最终为学校开展精准德育干预、重点学生整治、班风学风优化、精细化校园管理，提供真实、客观、可视化的数据支撑，彻底解决传统管理盲目、低效、无依据的痛点。

二、实验环境与工具

本次实验全程依托助睿数智（Uniplore）一站式AI数据科学平台，无需本地配置环境、无需编写代码，浏览器即可完成全流程操作，适配所有大数据、数据分析入门学习者。

核心使用工具：助睿BI数据可视化探索平台、MySQL团队私有数据库

核心数据源：student_attendance_stats 学生考勤主题标签表（已包含学生基础信息、考勤违纪数据、聚类群体分类标签）

实验设备：普通办公/学习计算机，可正常访问助睿实验平台、拥有数据库连接权限即可

三、实验数据结构详解

本次分析所用数据集字段齐全，既包含学生基础属性，也包含核心考勤指标与聚类标签，完美支撑多维度画像分析，核心关键字段如下，所有数据均为标准化清洗后的有效数据，无缺失、无冗余：

字段名	字段类型	字段说明
student_id	int	学生唯一ID标识，用于数据去重、精准匹配
student_name	varchar(50)	学生姓名，辅助溯源查询
class_name	varchar(50)	所属班级名称，用于班级维度分布分析
grade	varchar(10)	所属年级，用于年级维度特征分析
gender	varchar(10)	学生性别，用于性别差异对比分析
campus_type	varchar(10)	校区类型（新/老校区），用于校区场景分析
late_count	int	迟到次数，核心违纪指标
early_leave_count	int	早退次数，核心违纪指标
leave_count	int	请假次数，出勤稳定性指标
uniform_violate_count	int	校服违规次数，仪容仪表纪律指标
attendance_group	varchar(30)	考勤群体分类（核心筛选字段）

数据集样例清晰展示了纪律高危型学生的典型特征：该群体学生普遍存在单一违纪高频发生、或多项违纪行为叠加的问题，比如部分学生请假次数超标、部分学生频繁迟到，整体纪律表现远差于其他两类群体，具备极高的管理干预价值，流程图如下：

🛠️ 全流程零代码实战：手把手搭建可视化分析体系

第一步：进入平台，复用已有数据源

直接登录助睿数智在线实验平台，点击左侧菜单栏「助睿BI」进入可视化专属工作台。本次实验无需重复新建数据库连接，上一轮聚类实验已搭建完成团队私有数据库数据源，直接复用「商业数据分析实验」数据源即可，大幅简化操作流程，高效开展后续分析工作。

第二步：新建并发布专属数据集

数据源就位后，我们需要搭建本次分析的专属数据集，精准绑定考勤数据表：

1. 点击左侧「数据集」，点击左上角「+新建数据集」，填写数据集名称为「学生考勤主题数据集」，归属根目录，补充备注信息，点击确认创建；

2. 在数据源选择界面，选中已有的团队私有数据源，找到labs目录下的student_attendance_stats学生考勤主题标签表，将数据表直接拖拽至编辑画布；

3. 系统已自动同步字段中文备注，无需手动修改字段信息，直接点击左上角保存，选择「保存并发布」；

4. 发布成功后，数据集正式生效，可在工作表中直接调用所有字段数据，为后续图表制作、数据探索打好基础。

第三步：搭建核心指标卡，整体学情一目了然

想要快速掌握纪律高危型学生整体规模，首先制作四大核心指标卡，直观展示高危群体总人数及性别分布人数，数据可视化更直观：

1. 纪律高危型总人数指标卡

新建工作表并命名为「纪律高危型人数统计」，选择指标卡组件，绑定学生考勤主题数据集。将「student_id学生ID」拖拽至度量值，聚合方式设置为去重计数，保证统计人数精准不重复。添加过滤器，筛选「attendance_group考勤群体分类」为「纪律高危型」。随后自定义样式，四边边距统一调至16，标题字体16号红色居中，数值字体30号红色加粗居中，保存并发布。最终得出核心数据：全校纪律高危型学生总人数421人。

2. 分性别人数指标卡

沿用相同操作逻辑，分别新建三张工作表，制作高危男生、女生、未知性别人数指标卡。在原有筛选条件基础上，新增「gender性别」字段筛选，分别勾选男、女、未知选项，统一匹配相同样式风格。统计结果：高危男生267人、高危女生302人性别未知528人。

整体指标分析结论：校园纪律高危学生整体规模偏大，其中可明确统计的男生高危人数显著高于女生，初步体现出性别维度的违纪差异性，为后续深度分析提供基础依据。

第四步：性别维度深度分析，排除基数干扰找真相

为了避免“男生高危多只是因为全校男生基数多”的误判，我们需要制作两组饼图，双向对比全校性别占比与高危群体性别占比，挖掘真实违纪规律：

1. 新建工作表「纪律高危型学生男女占比」，选择饼图组件，X轴绑定性别字段，数值绑定去重计数的学生ID；

2. 设置双重过滤器：筛选考勤群体为纪律高危型，同时排除性别未知数据，剔除无效数据干扰；

3. 样式优化：开启百分比标签显示，内环大小调整为50%，扇形圆角10，统一主题配色，图表更美观清晰；

4. 新建对比工作表「全校学生男女占比」，仅排除性别未知数据，不筛选考勤群体，还原全校真实性别基数分布。

数据对比核心结论：全校整体男生占比53.03%、女生占比46.97%；而纪律高危群体中男生占比升至54.22%，女生占比降至45.78%。数据实锤：男生考勤违纪风险确实高于女生，并非基数差异导致，本质是男生规则意识、时间观念相对薄弱，更易出现考勤违规行为。

第五步：年级维度分析，锁定高危高发年级

为探究不同年级的高危学情差异，我们制作柱状图分析纪律高危学生的年级分布特征：

1. 新建工作表「纪律高危型学生年级特征分析」，选择柱状图，X轴绑定grade年级字段，Y轴为学生ID去重计数；

2. 过滤器筛选考勤群体为纪律高危型，精准锁定分析人群；

3. 统一图表主题配色，取消边框，优化布局后保存发布。

数据分析结论：纪律高危学生人数呈现随年级升高递增的明显规律。高一高危人数最少，高二小幅上涨，高三年级高危学生人数达到峰值，是考勤违纪问题最突出的年级。核心原因是高三学生面临升学备考压力大、在校时长更长、课余安排更灵活，容易出现迟到、请假、违规等考勤问题，是校园考勤管理的核心高年级重点群体。

第六步：校区+年级交叉分析，定位高危高发区域

为进一步精准锁定高危学生的高发场景，我们结合校区类型与年级做交叉维度分析，制作堆叠柱状图，区分新、老校区的学情差异：

1. 新建工作表「纪律高危型学生校区与年级交叉分析」，X轴绑定年级，Y轴绑定学生人数统计，分组字段绑定campus_type校区类型；

2. 筛选考勤群体为纪律高危型，优化图表样式，统一配色风格；

3. 同时新建「全校各校区年级人数统计表」，还原全校校区年级基数，排除人数基数干扰。

核心数据结论：老校区是高危学生绝对聚集地，各年级高危人数全面高于新校区。其中老校区高一80人、高二130人、高三261人，高三老校区成为全校考勤高危问题最集中的区域；新校区仅高一、高二有少量高危学生，高三无高危记录。结合基数数据可判断，老校区考勤管理难度更大，大概率受通勤条件、校区管理模式、学风氛围影响，违纪发生率远高于新校区。

第七步：班级维度精准定位，锁定问题班级

精准到年级、校区还不够，最后我们下沉到班级维度，找出高危学生集中的薄弱班级，实现精准整治：

1. 新建工作表「纪律高危型学生班级特征分析」，选择水平条形图，Y轴绑定class_name班级名称，X轴为学生ID去重计数；

2. 筛选考勤群体为纪律高危型，将数据按人数降序排序，高危人数最多的班级自动置顶；

3. 优化图表样式，统一视觉风格后保存发布。

数据分析结论：纪律高危学生呈现极强的班级聚集性，并非均匀分布。其中高三09班高危学生人数最多，达到38人，其次为高三08班、高三02班等少数高年级班级，其余班级高危人数极少。这一现象充分说明，班级管理力度、班风学风、同伴氛围是影响学生考勤行为的关键因素，少数薄弱班级是后续专项整治的核心对象。

📑 实验总结：高危学生完整画像+落地管理方案

一、纪律高危型学生完整画像

经过多维度可视化深度分析，我们成功勾勒出校园纪律高危型学生的精准画像：该群体总人数421人，以高年级、老校区学生为主体，男生违纪风险显著高于女生；行为上以高频迟到为核心问题，同时叠加请假、校服违规等多项违纪行为；分布上高度聚集于老校区高三年级及少数薄弱班级，行为惯性强、对班风学风负面影响大，是校园德育与考勤管理的重点管控群体。

二、实验核心收获

本次实验依托助睿BI零代码可视化能力，完成了从笼统数据到精准画像的完整拆解。区别于传统人工统计的片面性、主观性，通过指标卡、饼图、柱状图、条形图多图表组合，从人数、性别、年级、校区、班级五大维度层层拆解，排除数据基数干扰，真实还原高危学生的分布规律与行为特征，让隐性的学情问题直观化、可视化、数据化。

同时熟练掌握了零代码数据集搭建、图表制作、数据筛选、维度对比、样式优化的全流程技能，真正实现了大数据技术与校园管理场景的落地融合。