基于Python的学生成绩多维分析与预警小系统产品系统

在高校日常教学管理场景中，传统学情统计多依靠人工整理成绩表格，数据汇总效率低，难以挖掘多维度成绩特征，无法及时识别学业风险学生。本项目面向校内教学业务，搭建轻量化成绩分析工具，自动完成多班级多学科成绩统计与可视化，快速定位学业预警对象，辅助授课教师开展学情研判，实现教学过程的数据化辅助管理。

项目包含数据读取预处理、多维指标统计、可视化绘图、学业预警筛选四大功能模块。可批量读取学生成绩原始数据，完成数据校验与清洗；计算各班各科平均分，开展跨班级成绩对比；绘制柱状图、直方图直观展示班级成绩差异与分数分布；自定义成绩阈值筛选学业预警学生，输出学情汇总结果，为教学评估提供直观参考依据。

本人独立完成本项目的数据处理逻辑编写、统计分析与可视化代码开发。基于Python，使用Pandas完成数据集读取、清洗与聚合统计，借助Numpy实现数值计算，采用Matplotlib实现图表绘制。难点在于原始成绩数据异常值处理与可视化图表输出；亮点是可灵活调整预警分数线，快速生成学情分析结果，无需复杂平台依赖，单机即可运行。