一位大学教导主任的真实经历
学生成绩分析——AiPy 数据分析实战案例
提示词
请上传表格以便生成同款任务。
学生信息表.xlsx中有3个工作表：学生基本信息、课程信息、成绩表，先分析各表格之间的关联关系，然后帮我完成以下分析任务，并总结为一份多巴胺风格精美的HTML报告：
1、概览：统计学生总数、专业数量和课程数量;
2、分析各专业学生年龄和性别分布；
3、分析各专业学生各学科的平均成绩；
4、帮我评选3个最优教师;
5、提供专业的教学优化建议。
6、报告要求整齐、无重叠，自适应不同屏幕大小，不要留大片空白
教导主任的烦恼
- 3张表，看到就头大 — 期末要统计全校学生成绩，手里有3张Excel表：学生信息表、课程表、成绩表，加起来数万条数据，要关联起来分析，光理清楚表之间的关系就要半天。
- 不会VLOOKUP，全靠手动 — 想统计每个专业的平均分，要手动把成绩表和学生信息表匹配，稍微错一个格子就要重来，眼睛都看花了还容易出错。
- 做报告加班到深夜 — 数据算完还要做图表、写分析、写报告，等全部弄完，已经是凌晨1点了，第二天还要上班，身体实在扛不住。
- 个性化分析没人帮忙 — 想知道哪些老师教学效果最好，哪些科目需要重点提升，这些个性化的分析需求，找信息中心排队要等3天，自己又不会做。
AiPy自动干活（只用了3分22秒）
1
自动读取Excel智能识别3个工作表及表间关联关系
2
自动关联分析跨表匹配学生、课程、成绩数据
3
多维度深度分析专业分布、成绩统计、教师评估
4
生成可视化报告精美HTML报告含图表+教学建议
AiPy智能分析关键发现
- 意外发现：高数成绩异常 — 计算机学院高等数学平均分比C语言低15分，追溯到3个班是新老师授课，这个问题之前从来没被发现过！
- 最佳教师识别 — 软件工程系三位老师教学效果最优，所带班级平均分高8-10分，可组织全校老师学习经验。
- 因材施教建议 — 男生理工科优势明显，女生文科表现更好，可针对性调整教学方案。
效率对比
以前手动做
4+h
Excel公式繁琐
图表一步步调整
容易出错返工
图表一步步调整
容易出错返工
现在用 AiPy
3'22"
全自动分析
报告精美专业
智能发现隐藏问题
报告精美专业
智能发现隐藏问题
提效超过720倍！一杯茶的功夫全搞定
用户真实评价
以前做个学生数据分析报告，我要花整整一个下午，还总是出错。现在用AiPy，只要说一句话，3分钟就给我做好了，有新需求继续对话让他优化也能很快改好，而且报告比我自己做的专业10倍！最惊喜的是还发现了我们之前一直没注意到的教学问题，真的太好用了，我们学校现在所有老师都在用AiPy！