随着互联网的普及和推广以及数据挖掘技术的飞速发展，各大高校的教学和管理都实现了信息化，学生的活动产生了大量数据。各高校高度重视信息化在学校教育中的重要作用。通过整合学校的各种数据管理系统，我们可以充分利用现有的信息为师生提供服务。通过分析学生的行为数据，我们可以更全面、更系统地了解他们的行为习惯和特点。在丰富的校园信息中,怎样合理的甄选出有意义的信息,并且怎样通过这种信息来提高我们教育的现代化水平,是一项十分关键的问题。通常用户画像指基于大数据行为、互联网访问内容、互联网社交活动,以及消费行为等内容所抽象出来的一种高度标签化的用户模式。采集学生特征数据,研发和设计特征选择方法,对各种学生数据进行深入的数据挖掘,形成了学生标签系统。通过对学生行为数据的分析与数据挖掘,能够充分揭示大学生群体的特征与状态,同时还可以帮助校方做好管理方针与政策,从而提升了校方对学生管理的能力。本平台通过获取学生的基本信息、学业情况以及校园活动行为等多个方面的数据，并对其进行数据清理、整合和规约处理，筛选出最适合的数据。在这些数据的基础上，我们使用K-Means算法进行聚类分析，生成客观、详细、准确的用户画像。建立学生行为习惯用户画像，可以根据学生的学习习惯和行为推荐更加适合的教育资源和教学方式，优化学生的学习效果和体验，也能够帮助教育管理部门对学生行为进行监管和控制，提高学生的纪律和管理水平，保障校园安全和稳定。