教学问卷的聚类和异常检测思路，真的挺值得一看。学生评教这事吧，数据量大又挺杂，怎么从一堆 ABCD 里扒出有用信息，一不小心就翻车。文章用聚类配合PCA，搞了一套方法来筛异常、分群体，思路蛮清晰，应用也还挺广的。

的数据来自真实的教学评价问卷，像授课热情、教学方法这些，都是打分的那种 ABCD 形式，后面还加了权重，是专家定的那种。文章里提到的异常点，比如评分集中在30/60/80/100，这波操作就挺有启发，有不少学生随便点点。你做前端数据可视化的时候，这种数据问题不，图表做得再炫也没用。

文章还提到了怎么通过Pearson 相关系数矩阵，搞清楚哪些题是一个类型的，用聚类方式归类，再来问卷设置是不是合理。嗯，这招可以借来优化前端页面的数据维度展示，比如你要画个热力图或者关系图，就方便。

还有个点挺妙的——引入学生行为追踪。不是技术上复杂，而是想法上挺创新。前端要配合搞这事其实不难，比如加个记录点击的onChange事件、打个埋点啥的。

如果你在做问卷类系统、教育评估平台，或者和数据相关的功能开发，可以看看这篇。还有文末几个相关资源也挺实用，像这篇 聚类算法，以及 SPSS 软件助力问卷数据，都能直接套思路。

别忘了，归，前端落地的时候，数据格式要干净，异常值提前好，响应也快，用户体验才不会翻车。