数据清洗：对学生成绩数据进行清洗，处理缺失值、异常值等问题，确保数据的准确性和完整性。

特征选择：根据分析目标和需求，选择与学生成绩相关的特征，比如考试科目、学生背景、学期等。数据转换：对特征进行转换，比如将文本型特征编码成数值型，对连续型特征进行离散化等。

分析学生成绩，最主要的是除往期的成绩，然后是错误的类型。

再结合在班级以及年级的成绩综合分析即可。