期末试卷分析仪表盘

期末试卷分析仪表盘 - 融合数据可视化分析与微信公众号推文排版。自动生成20+种惊艳可视化图表、深度分析报告，并输出适合公众号展示的排版HTML。比Excel数据分析更强大、更美观。

期末试卷分析仪表盘 Skill

一键生成惊艳的试卷分析可视化仪表盘 + 公众号推文排版

功能亮点

✅ 20+种高级可视化图表 - 远超Excel的数据分析能力 ✅ 深度统计分析 - 难度、区分度、信度、效度等专业指标 ✅ 自动公众号排版 - 生成可直接发布的微信推文HTML ✅ 交互式仪表盘 - 基于Plotly的动态图表 ✅ 专业分析报告 - 自动生成Word/HTML格式报告 ✅ 一键式操作 - 上传Excel即可生成全部内容

触发词

• "试卷分析"
• "期末成绩分析"
• "生成试卷分析仪表盘"
• "exam dashboard"
• "成绩可视化"
• "试卷分析报告"

支持的数据格式

• Excel文件 (.xlsx, .xls) - 推荐格式
• CSV文件 (.csv)
• 数据要求：
  • 第一列：学号/姓名
  • 后续列：各题目得分
  • 最后一列（可选）：总分

生成的20+种可视化图表

基础统计图表（5种）

1. 成绩分布直方图 - 展示成绩正态分布情况
2. 成绩分布箱线图 - 展示成绩四分位数和异常值
3. 成绩分布小提琴图 - 展示成绩分布密度
4. 分数段分布饼图 - 展示各分数段人数占比
5. 累计分布图 - 展示成绩累计百分比

题目分析图表（8种）

6. 各题得分率柱状图 - 展示每题得分率
7. 各题难度散点图 - 展示题目难度分布
8. 各题区分度散点图 - 展示题目区分度
9. 题目相关性热力图 - 展示题目间相关性
10. 各题得分率分布箱线图 - 展示各题得分率分布
11. 难度-区分度四象限图 - 题目质量分析
12. 各题得分率横向柱状图 - 横向对比各题得分率
13. 题目得分率热力图 - 学生×题目的得分热力图

高级分析图表（7种）

14. 班级对比雷达图 - 多维度对比分析
15. 成绩排名散点图 - 展示学生排名分布
16. Q-Q图 - 检验成绩正态分布
17. 异常值检测图 - 识别异常成绩
18. 及格率/优秀率柱状图 - 展示及格率和优秀率
19. 成绩分布3D直方图 - 3D可视化成绩分布
20. 各题得分率时序图 - 如有多次考试，展示趋势
21. 班级成绩对比分组柱状图 - 多班级对比
22. 成绩分布面积图 - 展示成绩分布面积

专业分析图表（5种）

23. 信度分析图 - Cronbach's α系数
24. 效度分析图 - 内容效度/结构效度
25. 项目特征曲线 - IRT模型分析
26. 得分率瀑布图 - 展示总分构成
27. 学生能力分布图 - 基于IRT的学生能力估计

使用方法

基本用法

bash

# 激活Skill
/load-skill exam-dashboard

# 分析试卷数据
请帮我分析这份期末试卷数据：data.xlsx

高级用法

bash

# 指定班级名称
请分析这份试卷数据：data.xlsx，班级是"网络与新媒体2301班"

# 生成公众号推文
请生成试卷分析报告的公众号推文，数据在data.xlsx

# 自定义输出
请生成试卷分析仪表盘，数据在data.xlsx，输出为HTML格式

输出内容

1. 交互式HTML仪表盘

• 包含所有20+种可视化图表
• 基于Plotly的交互式图表
• 可在浏览器中查看和交互

2. 公众号推文HTML

• 响应式设计，适合微信阅读
• 美观的排版和样式
• 包含分析报告和图表
• 可直接复制到微信公众平台

3. 分析报告（Word/PDF）

• 专业的试卷分析报告
• 包含统计指标解释
• 教学改进建议

4. 图表文件（PNG/SVG）

• 所有图表的单独文件
• 适合插入PPT或报告

安装依赖

bash

pip install pandas numpy matplotlib plotly seaborn scipy scikit-learn jinja2 python-docx openpyxl

技术架构

• 数据处理：pandas, numpy
• 可视化：matplotlib, plotly, seaborn
• 统计分析：scipy, scikit-learn
• 报告生成：jinja2, python-docx
• 公众号排版：自定义HTML模板

示例输出

公众号推文示例

• 标题：📊 《XXX课程》期末试卷分析报告
• 包含：成绩概览、题目分析、教学建议、可视化图表
• 样式：美观、专业、适合微信阅读

仪表盘示例

• 交互式图表：可缩放、悬停查看详情
• 多维度分析：成绩、题目、班级对比
• 专业指标：难度、区分度、信度、效度

注意事项

1. 数据格式：确保Excel文件格式正确
2. 缺失值：Skill会自动处理缺失值
3. 异常值：会自动检测并标注异常成绩
4. 中文显示：已配置中文字体支持

更新日志

v1.0.0 (2026-06-13)

• 初始版本发布
• 实现20+种可视化图表
• 支持公众号排版输出
• 支持交互式仪表盘

作者

刘文琦 @ 黄淮学院文化传媒学院

许可证

MIT License