2. 数据清洗：在数据采集后，需要进行数据清洗，去除重复数据、错误数据和无关数据，以保证后续分析的准确性。
3. 数据处理：处理数据的目的是将清洗后的数据转化为可以被分析和建模的格式。这一步可能需要用到大数据处理平台，如Hadoop和Spark。
4. 特征提取：在数据处理之后，需要从数据中提取出对学生画像有用的特征。这些特征可能包括学生的学习习惯、兴趣爱好、成绩表现等。
5. 模型构建：根据提取出的特征，利用相关的数据分析和机器学习算法构建学生画像模型。此步骤可能需要编写UDF（用户自定义函数）来帮助学生对应上不同的数据标签。
6. 根据构建好的学生画像模型，在对应场景进行测试。
三．课题研究方案
文献综述： 对国内外相关领域的文献进行综述，了解当前学生画像构建的研究现状、方法和应用场景。
数据收集与预处理： 收集学生的多样化数据，如学习成绩、学习行为、社交互动等，进行数据清洗、预处理和特征提取，以备后续分析使用。
数据分析与建模： 运用数据挖掘和机器学习技术，对学生数据进行分析和建模，构建学生画像模型。可能涉及的方法包括聚类分析、关联规则挖掘、分类算法等。
学生画像构建与评估： 根据建立的模型，对学生进行画像构建，探索学生的特点、需求和学习风格。同时，评估模型的准确性、稳定性和可解释性。
个性化教育实践： 根据学生画像结果，设计个性化教育方案或提供个性化学习建议，探索如何利用学生画像优化教学和学习支持。
结果分析与总结： 分析实验结果，总结研究成果，探讨学生画像构建对教育实践的影响和意义，同时指出研究中存在的局限性和未来的研究方向。
撰写论文与答辩： 撰写毕业论文，包括引言、文献综述、方法、实验结果、讨论等部分，并准备毕业答辩。
四、完成期限和主要措施
1. 第1-2周：任务书下达。明确研究任务、工作进程和目标，检索并阅读参考文献，撰写开题报告。
2. 第3周：完成开题答辩。
3. 第4周-第8周：根据学生在校行为的特点，制定技术路线，并根据技术路线，收集构建对应的数据集，完成数据采集和处理。在数据处理之后，进行特征提取。
4. 第9周：完成中期答辩。
5. 第10周-第14周：模型构建和应用测试。
6. 第15周-第16周：撰写毕业论文，准备毕业答辩。