07开发过程记录

一、前期准备阶段（3月）
项目启动后，团队成员首先进行了技术调研。由于项目中涉及数据清洗、机器学习和特征工程等不熟悉的领域，团队成员利用课余时间学习了Pandas数据处理、scikit-learn机器学习等相关技术。同时，对Vue 3的组合式API和Flask后端框架进行了深入学习。
二、技术积累阶段（3月底-4月初）
团队成员分别学习了Python数据处理技术（Pandas、NumPy）、机器学习算法（随机森林、K-Means聚类）、Vue 3前端框架和Flask后端框架。通过对比Python和Java在数据处理方面的优劣，最终确定使用Python作为主要开发语言。
三、核心开发阶段（4月-5月）
系统采用前后端分离的架构。后端使用Flask框架搭建RESTful API，前端使用Vue 3 + Vite + Element Plus构建管理界面。数据处理流水线采用模块化设计，各模块独立解耦。机器学习模型经过多轮调优，最终随机森林模型的AUC达到了0.9963。
四、整合测试阶段（5月）
完成各模块的开发和单元测试后，进行了系统集成测试。测试覆盖了数据加载、清洗、分析、报告生成等全流程。系统预缓存了约16MB的SQLite数据库，包含1000名学生的模拟数据，确保了系统的可用性和演示效果。