企业官网建设流程全解析

简介：本资源是一份面向计算机及相关专业学生的Python课程设计与期末大作业实战项目，聚焦高校学生校园消费行为的数据分析全流程实践。项目已通过导师评审并获98分高分，涵盖数据清洗、特征工程、模型构建（基于DFM框架）与可视化呈现等核心环节，适合中等难度项目训练与技能巩固。压缩包共8个文件，含3个核心Python脚本（init.py、model.py、analysis.py）、1份详细说明文档（.docx）、1个原始数据集压缩包（.zip）、1份依赖清单（requirements.txt）、1份README.md及基础配置文件，整体大小为10.07MB，结构清晰、模块分工明确，便于学习者理解项目逻辑与复现结果。目前已有165人下载学习，资源附带可直接运行的调试完成源码、真实校园消费数据集及完整分析结果输出，显著降低环境配置与代码排错门槛，助力快速掌握数据分析项目落地的关键路径。

1. Python学生校园消费行为分析源码+数据+结果集（高分项目）：不是跑通就完事，是能讲清“为什么食堂刷卡频次和晚自习出勤率呈负相关”的完整闭环

这不是一个只贴几行pandas.read_csv()和plt.show()的玩具项目。它是一套真实高校脱敏消费流水（含时间戳、商户类型、金额、卡号ID）、配套课表/门禁/图书馆借阅等多源行为标签、以及完整可复现的分析链路——从原始数据清洗中的时间对齐陷阱，到用LSTM建模消费节奏的周期性突变，再到用SHAP值解释“哪些特征真正驱动了高消费倾向”。我带过三届本科生做课程设计，90%的失败案例都卡在“数据没对齐就硬跑模型”，而这个资源包里，data_preprocess.py里埋了6个关键断点日志，notebook/analysis_demo.ipynb中每个图表都附带原始SQL查询逻辑（比如如何用窗口函数计算“连续3天早餐未刷卡”的异常标识）。适合两类人：一是急需交期末大作业但不想被老师问住“你这个聚类中心怎么选的”的同学；二是想拿它当跳板，把消费行为分析迁移到实习中风控建模场景的准毕业生。它不教Python语法，但教你用Python解决一个真实业务问题的完整肌肉记忆。

2. 数据结构与预处理：理解校园消费数据的“三重时间嵌套”特性

校园消费数据绝非普通时序数据。它天然存在三层时间粒度嵌套：交易发生时间（毫秒级）→ 日粒度行为模式（如早/中/晚高峰）→ 周粒度周期规律（教学周 vs 考试周）。直接按pd.to_datetime()转时间戳再resample('D')会丢失关键上下文。这个资源包的预处理逻辑，正是围绕这三层嵌套设计的。

2.1 原始数据字段解析与脱敏规则说明

资源包中data/raw/目录下包含三个核心文件：

提示：所有card_id均经过哈希+截断处理（SHA256后取前12位），确保无法反推真实学号。这是高校数据脱敏的常见做法，也是你答辩时能说清“数据安全合规性”的关键点。

2.2 时间对齐：用academic_schedule校准交易日历的实操代码

校园消费受教学安排强驱动。单纯按自然日聚合会模糊“第8周周二下午没课”和“第12周周二下午满课”的消费差异。必须将每笔交易映射到其所属的“教学周+星期几”。

# data_preprocess.py 片段 import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta def map_to_academic_week(trans_df: pd.DataFrame, schedule_df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: """ 将交易时间映射到教学周和星期几 :param trans_df: campus_transaction.csv 加载后的 DataFrame :param schedule_df: academic_schedule.csv 加载后的 DataFrame :return: 新增列 'academic_week', 'weekday' 的 DataFrame """ # 步骤1：确保 trans_time 是 datetime 类型 trans_df['trans_time'] = pd.to_datetime(trans_df['trans_time']) # 步骤2：定义学期起始日（根据 schedule_df 推断） # 实际项目中，该日期由教务处提供，此处用 schedule_df 第一行 week_num=1 对应的日期 # 资源包中已内置：semester_start = datetime(2023, 2, 20) # Monday semester_start = datetime(2023, 2, 20) # 步骤3：计算每笔交易距离学期开始的天数，推导教学周 trans_df['days_since_start'] = (trans_df['trans_time'].dt.date - semester_start.date()).apply( lambda x: x.days if x else 0 ) trans_df['academic_week'] = (trans_df['days_since_start'] // 7) + 1 # 步骤4：计算星期几（Monday=0, Sunday=6），但需对齐教学日历的周一 trans_df['weekday'] = trans_df['trans_time'].dt.weekday # pandas 默认 Monday=0 # 步骤5：关键！过滤掉教学周范围外的数据（如寒假、暑假） max_week = schedule_df['week_num'].max() trans_df = trans_df[(trans_df['academic_week'] >= 1) & (trans_df['academic_week'] <= max_week)] return trans_df # 执行映射 trans_clean = map_to_academic_week(trans_raw, schedule_df) print(f"映射后有效交易记录: {len(trans_clean)} 条，覆盖教学周 {trans_clean['academic_week'].min()} - {trans_clean['academic_week'].max()}")

参数说明与逻辑：

• semester_start是硬编码值，必须与你所在学校实际开学日一致。资源包中给的是2023年春季学期示例，你使用时需修改此行。
• days_since_start // 7 + 1是整除取整，确保第1-7天为第1周，第8-14天为第2周，以此类推。
• 过滤academic_week范围是必须步骤。原始数据常含寒暑假补卡记录，若不剔除，后续计算“周均消费频次”会严重失真。

2.3 商户类型标准化：处理merchant_type的歧义与合并

原始数据中merchant_type可能有'食堂一楼','食堂二楼','教工食堂','清真食堂'等十余种表述。资源包采用两级标准化策略：

1. 一级归并（业务逻辑层）：所有含“食堂”、“餐厅”、“canteen”的归为'canteen'；含“超市”、“便利”、“shop”的归为'supermarket'；
2. 二级校验（数据质量层）：对归并后仍存在merchant_type == 'others'的记录，检查其amount是否 > 500 元（异常大额），若是，则人工核查是否为误标（如机房缴费被标为超市）。

# utils/merchant_mapper.py import re MERCHANT_MAP = { r'(?i)(食堂|餐厅|canteen|dining)': 'canteen', r'(?i)(超市|便利|shop|mart)': 'supermarket', r'(?i)(打印|复印|library|图文)': 'library_print', r'(?i)(宿舍|电费|dorm|electricity)': 'dorm_electricity', r'(?i)(药店|health|medical)': 'pharmacy', r'(?i)(快递|express|post)': 'express_delivery' } def standardize_merchant_type(merchant_str: str) -> str: """标准化商户类型""" if pd.isna(merchant_str): return 'others' merchant_str = str(merchant_str).strip() for pattern, category in MERCHANT_MAP.items(): if re.search(pattern, merchant_str): return category return 'others' # 应用到数据 trans_clean['merchant_type_std'] = trans_clean['merchant_type'].apply(standardize_merchant_type) print("标准化后商户类型分布:") print(trans_clean['merchant_type_std'].value_counts())

为什么这么做？

• 正则(?i)启用忽略大小写，避免'Canteen'和'canteen'被分到不同类；
• re.search而非re.match，确保'清真食堂A区'也能匹配'食堂'；
• 返回'others'前不做默认归并，保留异常线索供人工复核，这是数据清洗的底线思维。

3. 特征工程：从“刷了多少次卡”到“消费行为健康度”的量化跃迁

很多同学止步于统计“人均日消费额”，但这无法回答“为什么同专业同年级男生消费额更高，却未必更‘活跃’”。本资源包的特征体系，核心是构建三个维度的健康度指标：频次稳定性、金额合理性、场景多样性。它们共同指向一个隐含假设：健康的校园消费行为，应是规律、适度、多元的。

3.1 频次稳定性：用变异系数（CV）替代标准差

标准差受均值影响大。一个平均每天刷3次卡的学生，标准差1.5；另一个平均刷10次，标准差2.0——后者看似更稳定，但 CV（标准差/均值）分别为 0.5 和 0.2，才真实反映波动程度。

# features/frequency_stability.py import numpy as np def calculate_cv_by_student(df: pd.DataFrame, group_col: str = 'card_id') -> pd.Series: """ 计算每个学生的日消费频次变异系数（CV） :param df: 已按 academic_week 和 weekday 映射好的交易数据 :param group_col: 分组依据，默认 card_id :return: Series, index=card_id, value=CV """ # 按学生+日粒度统计频次 daily_count = df.groupby([group_col, 'trans_time'.date])['trans_time'].count().reset_index(name='daily_freq') # 按学生统计日频次的均值和标准差 student_stats = daily_count.groupby(group_col)['daily_freq'].agg(['mean', 'std']).reset_index() # 计算 CV，规避 mean=0 的除零错误 student_stats['cv'] = np.where( student_stats['mean'] == 0, 0, # 从未消费，CV定义为0 student_stats['std'] / student_stats['mean'] ) return student_stats.set_index(group_col)['cv'] # 计算并合并 trans_clean['date_only'] = trans_clean['trans_time'].dt.date cv_series = calculate_cv_by_student(trans_clean) student_features = student_features.join(cv_series, on='card_id', rsuffix='_freq_cv')

关键参数：

• group_col='card_id'：确保以学生为单位计算，而非全校统算；
• np.where(..., 0, ...)：显式处理mean==0边界，避免NaN污染后续模型；
• rsuffix='_freq_cv'：为新列命名，避免与后续其他CV特征冲突。

3.2 金额合理性：构建“相对消费强度”指标

单纯看“日均消费50元”无意义。需对比同年级同专业同学的分布。资源包采用Z-score 分位数映射法：先计算每个学生在其群体内的消费金额 Z-score，再将其映射到 [0,1] 区间，作为“相对强度”。

# features/amount_reasonableness.py from scipy import stats def calculate_relative_intensity(df: pd.DataFrame, student_info: pd.DataFrame, amount_col: str = 'amount') -> pd.Series: """ 计算每个学生的相对消费强度（0-1） :param df: 交易数据 :param student_info: 学生信息表，含 grade, major :param amount_col: 金额列名 :return: Series, index=card_id, value=relative_intensity """ # 关联学生信息 df_merged = df.merge(student_info, on='card_id', how='left') # 按年级+专业分组，计算每组的金额均值和标准差 grouped_stats = df_merged.groupby(['grade', 'major'])[amount_col].agg(['mean', 'std']).reset_index() # 合并回原数据 df_with_stats = df_merged.merge(grouped_stats, on=['grade', 'major'], how='left') # 计算 Z-score df_with_stats['z_score'] = (df_with_stats[amount_col] - df_with_stats['mean']) / ( df_with_stats['std'] + 1e-8 # 避免除零 ) # Z-score -> [0,1] 映射：使用 CDF 函数，即 P(Z < z) # 这比简单 min-max 更鲁棒，能处理长尾 df_with_stats['relative_intensity'] = stats.norm.cdf(df_with_stats['z_score']) # 按 card_id 取均值（一个学生有多笔交易） intensity_series = df_with_stats.groupby('card_id')['relative_intensity'].mean() return intensity_series # 执行 intensity_series = calculate_relative_intensity(trans_clean, student_info) student_features = student_features.join(intensity_series, on='card_id', rsuffix='_intensity')

为什么用 CDF 而非 min-max？

• stats.norm.cdf(z)将 Z-score 映射为概率值，天然满足 [0,1]，且对极端值不敏感；
• 若某专业仅1人消费超千元，min-max 会将其拉到1.0，而 CDF 仍保持合理分位（如 0.997）；
• +1e-8是数值稳定技巧，防止std==0（全班消费额完全相同，极小概率但需防御）。

3.3 场景多样性：用香农熵量化消费场所分布

一个只去食堂的学生，熵值低；一个食堂、超市、打印店、快递站都去的学生，熵值高。熵值越高，行为越多元。

# features/diversity_entropy.py import numpy as np def calculate_shannon_entropy(df: pd.DataFrame, group_col: str = 'card_id', category_col: str = 'merchant_type_std') -> pd.Series: """ 计算每个学生的商户类型香农熵 :param df: 交易数据 :param group_col: 分组列 :param category_col: 类别列 :return: Series, index=card_id, value=entropy """ # 按学生+商户类型统计频次 freq_table = df.groupby([group_col, category_col]).size().unstack(fill_value=0) # 计算每个学生的总频次 total_freq = freq_table.sum(axis=1) # 计算每个商户类型的概率（需规避 total_freq=0） prob_matrix = freq_table.div(total_freq, axis=0).replace(0, np.nan) # 计算熵：-sum(p * log2(p)) entropy_series = -prob_matrix.multiply(np.log2(prob_matrix), axis=1).sum(axis=1) # 填充 total_freq=0 的学生熵值为 0 entropy_series = entropy_series.fillna(0) return entropy_series # 执行 entropy_series = calculate_shannon_entropy(trans_clean) student_features = student_features.join(entropy_series, on='card_id', rsuffix='_diversity')

熵值解读：

• 最大熵 =log2(n_categories)，当前n_categories=6，故最大熵≈2.585；
• 若某学生只去1类场所，熵=0；
• 熵值在 1.5~2.2 之间，表明行为较均衡；
• 答辩时可强调：“我们发现高熵值学生，其图书馆借阅频次显著高于低熵值学生（p<0.01），验证了多样性与学业投入的正相关”。

4. 模型构建与可解释性：用LSTM捕捉消费节奏，用SHAP解释“为什么”

很多课程设计用RandomForestClassifier做“高消费倾向预测”，但无法回答“是什么导致了这个预测”。本资源包升级为LSTM时序建模 + SHAP全局解释，目标是：不仅预测准，更要讲得清。

4.1 LSTM输入序列构造：以“周”为单位，构建7维特征向量

LSTM 不吃单点数据，需构造滑动窗口。资源包选择以“周”为最小时间单元，每窗口包含连续4周数据，预测第5周的消费倾向。每“周”不是一个标量，而是7维向量：

# models/lstm_preprocessor.py def create_lstm_sequences(df: pd.DataFrame, feature_cols: list, window_size: int = 4, pred_horizon: int = 1) -> tuple: """ 构造LSTM训练序列 :param df: 按 card_id + academic_week 聚合后的周粒度数据 :param feature_cols: 7维特征列名列表 :param window_size: 输入窗口周数（4） :param pred_horizon: 预测超前周数（1，即预测下一周） :return: X_seq (n_samples, window_size, n_features), y_target (n_samples,) """ X_seq, y_target = [], [] # 按学生分组，确保序列不跨学生 for card_id, group in df.groupby('card_id'): # 按 academic_week 排序 group_sorted = group.sort_values('academic_week') # 确保至少有 window_size + pred_horizon 周数据 if len(group_sorted) < window_size + pred_horizon: continue # 提取特征矩阵 features_matrix = group_sorted[feature_cols].values # 滑动窗口切片 for i in range(len(features_matrix) - window_size - pred_horizon + 1): X_seq.append(features_matrix[i:i+window_size]) # 预测目标：第 i+window_size 周的消费倾向（二分类） target_week = group_sorted.iloc[i + window_size + pred_horizon - 1] y_target.append(1 if target_week['weekly_amount'] > 200 else 0) # 200元为阈值 return np.array(X_seq), np.array(y_target) # 执行（需先完成周聚合） weekly_df = trans_clean.groupby(['card_id', 'academic_week']).agg({ 'canteen_freq': 'sum', 'supermarket_freq': 'sum', # ... 其他6维特征计算 }).reset_index() X_train, y_train = create_lstm_sequences(weekly_df, FEATURE_COLS) print(f"LSTM序列形状: X={X_train.shape}, y={y_train.shape}")

关键设计点：

• window_size=4：对应“四周行为模式决定第五周倾向”，符合教学周节奏；
• pred_horizon=1：不预测更远，降低难度，提升准确率；
• target_week['weekly_amount'] > 200：阈值非随意定，是基于全校周消费额分布的第75百分位数（资源包notebook/data_exploration.ipynb中有可视化证明）。

4.2 模型训练与验证：K-Fold交叉验证防过拟合

LSTM易过拟合小样本。资源包采用5折时间序列交叉验证（TimeSeriesSplit），确保每折的验证集时间晚于训练集，符合真实预测逻辑。

# models/train_lstm.py from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout def build_lstm_model(input_shape: tuple) -> Sequential: """构建LSTM模型""" model = Sequential([ LSTM(64, return_sequences=True, input_shape=input_shape), Dropout(0.3), LSTM(32, return_sequences=False), Dropout(0.3), Dense(16, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') # 二分类 ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model # 时间序列交叉验证 tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=5) cv_scores = [] for fold, (train_idx, val_idx) in enumerate(tscv.split(X_train)): print(f"\n--- Fold {fold+1} ---") X_tr, X_val = X_train[train_idx], X_train[val_idx] y_tr, y_val = y_train[train_idx], y_train[val_idx] model = build_lstm_model((X_tr.shape[1], X_tr.shape[2])) history = model.fit(X_tr, y_tr, validation_data=(X_val, y_val), epochs=50, batch_size=32, verbose=0) val_acc = model.evaluate(X_val, y_val, verbose=0)[1] cv_scores.append(val_acc) print(f"Fold {fold+1} Val Accuracy: {val_acc:.4f}") print(f"\n5-Fold CV Mean Accuracy: {np.mean(cv_scores):.4f} ± {np.std(cv_scores):.4f}")

为什么用 TimeSeriesSplit？

• 普通KFold会打乱时间顺序，导致用“未来数据”训练“过去模型”，结果虚高；
• TimeSeriesSplit保证训练集永远在验证集之前，模拟真实部署场景；
• Dropout(0.3)是经验值，经网格搜索确定，在本数据集上平衡了泛化与拟合。

4.3 SHAP全局解释：定位驱动“高消费倾向”的核心行为模式

训练完模型，用 SHAP 解释“为什么模型认为这个学生下周会高消费”。

# explain/shap_explanation.py import shap # 使用验证集的一个子集（1000样本）计算SHAP值，加速 explainer = shap.DeepExplainer(model, X_val[:1000]) shap_values = explainer.shap_values(X_val[:1000]) # 绘制汇总图（Summary Plot） shap.summary_plot(shap_values[0], X_val[:1000], feature_names=FEATURE_COLS, plot_type="dot", show=False) plt.title("SHAP Summary Plot: Impact on High-Consumption Prediction") plt.savefig("results/shap_summary.png", dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show()

结果解读（资源包中已生成图）：

• 横轴SHAP value：正值推动预测为“高消费”，负值抑制；
• 纵轴：特征重要性排序；
• 点的颜色：该特征值大小（红=高，蓝=低）；
• 关键发现：library_print_freq的 SHAP 值普遍为正，且高值（红点）集中在右侧——意味着“打印/图书馆消费频次高”是强正向驱动因素，印证“学业投入带动消费”的假设；
• cv_freq（频次变异系数）的 SHAP 值多为负，且低值（蓝点）在左侧——说明“行为越规律（CV低），越可能高消费”，反驳了“混乱=高消费”的直觉。

注意：SHAP 计算耗时，资源包中已预存shap_values.npy，直接加载即可复现图表，无需重跑。

5. 避坑指南：那些让答辩老师皱眉的5个致命细节

做这个项目，最怕的不是代码报错，而是答辩时被问住“你这个结果是怎么来的”。以下5个坑，是我带学生踩过、改过、被老师当场指出过的血泪经验，每一条都配现象、原因、解法。

5.1 现象：LSTM训练Loss不下降，Accuracy卡在50%附近

原因：未对7维特征做标准化。LSTM对输入尺度极度敏感，dorm_electricity_amount（单位：元）和cv_freq（无量纲，0~2）量纲差异达10^3，梯度更新失衡。
解决：在create_lstm_sequences后，对X_seq每一维独立做 Min-Max 归一化：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() X_seq_reshaped = X_seq.reshape(-1, X_seq.shape[-1]) X_seq_scaled = scaler.fit_transform(X_seq_reshaped).reshape(X_seq.shape)

提示：必须用fit_transform在训练集上拟合，再用transform处理验证集，不可分别拟合。

5.2 现象：SHAP图中canteen_freq特征重要性极低，与业务直觉矛盾

原因：canteen_freq在全校分布高度集中（众数=5，标准差=1.2），信息熵低，模型难以从中提取区分性信号。
解决：构造衍生特征canteen_freq_ratio = canteen_freq / weekly_total_freq，反映食堂消费占比。重新训练模型后，该特征SHAP重要性跃升至Top 3。

5.3 现象：academic_week映射后，第1周和第18周数据量极少

原因：学期初（补卡、注册）和期末（离校）存在大量无效交易，或semester_start设定偏差。
解决：在map_to_academic_week函数末尾，增加数据量校验：

# 统计每周记录数 weekly_count = trans_df.groupby('academic_week').size() valid_weeks = weekly_count[weekly_count > 1000].index # 保留记录数>1000的周 trans_df = trans_df[trans_df['academic_week'].isin(valid_weeks)]

玄学：1000是经验值，低于此值的周，数据噪声大于信号。

5.4 现象：student_info.csv中major字段有空值，导致merge后大量NaN

原因：原始数据脱敏时，部分专业信息缺失，未做填充。
解决：用众数填充，并添加标记列：

mode_major = student_info['major'].mode()[0] student_info['major'] = student_info['major'].fillna(mode_major) student_info['major_filled'] = (student_info['major'] == mode_major).astype(int) # 1=填充，0=原始

后悔药：major_filled列可作为后续模型的额外特征，告诉模型“此专业信息可信度较低”。

5.5 现象：答辩时被问“你的模型在真实场景如何部署”，答不上来

原因：只做了离线分析，未设计线上推理接口。
解决：资源包中api/deploy_flask.py提供轻量级Flask API：

@app.route('/predict', methods=['POST']) def predict_high_consumption(): data = request.json # 输入：{ "card_id": "123456789012", "last_4_weeks": [...] } # 加载预训练模型和scaler # 执行 predict() return jsonify({"prediction": int(pred[0][0] > 0.5), "confidence": float(pred[0][0])})

从那以后我每次做课程设计，都强制走一遍curl -X POST http://localhost:5000/predict -H "Content-Type: application/json" -d '{"card_id":"123456789012","last_4_weeks":[...]}'，确保答辩时能现场演示。

6. 进阶技巧：用消费行为数据反哺学业预警——一个落地的“隐形价值”挖掘

这个项目的终极价值，不在“分析消费”，而在“用消费预测学业风险”。资源包中notebook/early_warning_demo.ipynb展示了一个被教务处采纳的真实逻辑：将“连续2周食堂消费频次下降 > 40% 且图书馆打印频次同步下降 > 50%”定义为“潜在学业倦怠信号”。这不是拍脑袋，而是基于SHAP分析和教务访谈的交叉验证。

6.1 构建学业倦怠信号：从统计规则到可配置策略

规则引擎比黑箱模型更易被业务方接受。资源包提供rules/academic_warning_rules.py，支持动态配置：

# rules/academic_warning_rules.py WARNING_RULES = [ { "name": "canteen_print_drop", "description": "食堂与打印频次双降", "condition": lambda df: ( (df['canteen_freq_pct_change'] < -0.4) & (df['library_print_freq_pct_change'] < -0.5) ), "weight": 0.7, # 权重，用于综合评分 "alert_level": "high" }, { "name": "dorm_electricity_spike", "description": "宿舍电费异常飙升", "condition": lambda df: df['dorm_electricity_amount_zscore'] > 3.0, "weight": 0.3, "alert_level": "medium" } ] def generate_warning_flags(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: """为每个学生生成预警标志""" flags = pd.DataFrame(index=df.index) for rule in WARNING_RULES: flags[rule['name']] = rule['condition'](df) # 计算综合预警分（加权和） flags['warning_score'] = sum( flags[rule['name']].astype(int) * rule['weight'] for rule in WARNING_RULES ) # 标记等级 flags['alert_level'] = 'low' flags.loc[flags['warning_score'] >= 0.8, 'alert_level'] = 'high' flags.loc[(flags['warning_score'] >= 0.4) & (flags['warning_score'] < 0.8), 'alert_level'] = 'medium' return flags # 应用 weekly_features = weekly_df.merge(student_info, on='card_id') warning_flags = generate_warning_flags(weekly_features) print(warning_flags['alert_level'].value_counts())

参数灵活性：

• pct_change计算基于滚动4周均值，平滑短期波动；
• zscore用全校分布计算，确保跨年级可比；
• weight可调整，例如教务处认为“电费异常”比“频次下降”更紧急，可将dorm_electricity_spike权重提至0.6。

6.2 验证效果：与真实学业数据的交叉比对

资源包中data/external/gpa_2023_spring.csv（脱敏GPA数据）可用于验证预警效果：

提示：GPA < 2.0是学校认定的“学业预警线”。数据表明，“high”等级学生中，近四成已处于真实学业风险中，验证了规则的有效性。

6.3 交付物清单：确保答辩时“有图、有表、有代码、有逻辑”

资源包不是扔给你一堆文件，而是按交付场景组织：

从那以后我每次指导学生，都强制要求他们先跑通 `notebook/analysis

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