想要做好数据分析，最主要的得明确两点内容，首先是“论”也就是方法论，其次是“器”也就是工具。拥有一个完整的数据分析方法论，明确自己的分析思路，是进行学生成绩分析的基础；在此基础上，利用一个顺手的工具实现自己的分析思路，用可视化的效果将其进行展现，我们也就得到了完整的学生成绩数据分析的完整流程。最后，我们将借助DataFocus这一BI工具，进分析结果进行展示。

接下来就给大家简单展示一下基础的数据分析思路：

1、首先是对于班级整体情况的分析。

（1）成绩平均分比较。通过平均分，我们可以了解到班级成绩在全校的位置。对于本班的成绩有一个整体的印象。同时为了避免有学生成绩过高或过低给班级成绩带来的偏差，可以只选取各班固定排名段的N名同学的分数作为比较。当然，除了平均分，我们还应该了解到学生成绩的中位数、方差等数据字段。

（2）过线人数比较。所谓过线人数，就是从全校学生中将成绩划出一个参考线。比如，取全校前200名为参考线，那么第200名同学的总分成绩就是过线分数，再计算出各个班级中学生成绩大于过线分数的人数。这是一个评价一个班级重要的指标，依据这个指标可以很清楚的看出哪个班级的情况较好。而且此比较方法非常公平。

2、班级内部学科成绩对比。就算是成绩很好的学生也可能存在严重的偏科现象，常识一般认为，女生偏文科，男生偏理科。

（1）成绩分层对比。将本班学生的成绩按照一定的间隔进行分组，统计各组的学生人数。这样分析后，班级内学生的分布情况就一目了然了。优秀的学生占班级总数为多少，差的学生占多少，班级内部学生成绩是否两极分化严重。

（2）学科平均分对比。通过班级学科平均分和校平均分的对比，将不同学科之间的难易度之间的差异进行抵消，综合比对本班的学科平均成绩，是否有较为凸出优异的学科或极度弱势的学科。

（3）过线人数比较。同样是划定一个参考分数，不过加入了学科字段，也就是将各学科第N名的学生成绩作为过线分数，各个班级中过线人数越多，则此门学科成绩也越好。

3、单独分析某学生的成绩。

单独分析一名学生的成绩就比较简单了，主要可以通过学生的名次和分数来评价，主要包括班级名次、校级名次或者是统考名次等；至于学生分数，可以绘制学生成绩的雷达图，代表每位学生的各学科能力情况。

上述介绍的分析都是基于某一次考试的成绩做出的，但仅仅根据一次考试成绩的分数是不够的，因为考试结果存在偶然性。因此，需要添加一个纵向的时间字段，分析历次考试的成绩信息，综合对比，从中发现进步和退步的信息。同时，不同学校还可能存在特定的考察字段，也可以添加进入分析流程中进行对比。

最后将所有的分析结果整理至一个大屏中，借助DataFocus数据看板自身携带的筛选、联动、跳转等功能协助优化整体分析的结果。