05详细设计

一、数据处理流水线设计
数据处理流水线是本系统的核心，由六个步骤组成：数据采集（Collector）负责从Excel文件中读取数据并进行ID标准化；数据清洗（Cleaner）负责去重、缺失值处理、异常值检测和格式标准化；画像生成（Profile）负责构建学生特征矩阵并进行聚类分析；风险预测（Risk）使用机器学习模型预测学业风险；行为分析（Behavior）挖掘学生行为模式；报告生成（Report）自动生成个性化评价报告。
二、机器学习模型设计
风险预测模块采用三种机器学习模型进行对比：随机森林（RandomForestClassifier）、梯度提升（GradientBoostingClassifier）和逻辑回归（LogisticRegression）。其中随机森林模型表现最优，AUC达到0.9963，准确率达到99%。聚类分析使用K-Means算法，将学生分为4类不同的群体。
三、API接口设计
系统提供18个以上的RESTful API端点，涵盖数据管理、学生管理、概览统计、分析结果和报告管理五大模块。所有API统一使用/api前缀，返回JSON格式数据。