中学生学科成绩均衡分组服务

准备新入职的教师，需要一个成绩均衡分组的服务。
分组结果是这样如图

要求是：
1.学生总人数是不低于60人，不低于8个小组。每个小组人数相同。（每一届的学生人数不同）
2.学科是7-10个科目（学龄段不同所以每次添加的分数不同）
3.每个小组内的学生单个学科平均分要求与其他组的均差计算结果到小数点后2位
4.根据总分从高到低，每句均衡优生和差生的个数。

第一次到这个论坛，报酬随意填写的，能写出来这个服务的可议。

POWER BI呗，功能更强大

辛苦把文件给我下呗, 俺用py给你实现一下

可以明确一下具体想要做成啥样，然后做起来就简单了，直接给你写个脚本，双击运行就完事了

这个用Excel即可实现

数据库实现或者文件导入处理，方法很多

老师，您好，参考下面小小示例：

import pandas as pd  
import numpy as np  
from itertools import combinations  
  
# 定义一个函数，用于计算两个组之间的均差  
def mean_difference(group1, group2, subject):  
    return np.mean(group1[subject]) - np.mean(group2[subject])  
  
# 定义一个函数，用于根据总分从高到低进行分组  
def balanced_groups(df, num_groups):  
    # 将学生按照总分从高到低排序  
    df = df.sort_values('total_score', ascending=False)  
    # 将学生分成若干个小组，每个小组内的学生人数相同  
    groups = []  
    for i in range(num_groups):  
        start_index = i * len(df) // num_groups  
        end_index = (i + 1) * len(df) // num_groups  
        groups.append(df.iloc[start_index:end_index])  
    return groups  
  
# 定义一个函数，用于对学生进行均衡分组  
def balanced_students(df, num_groups, subject_scores):  
    # 将学生按照总分从高到低排序  
    df = df.sort_values('total_score', ascending=False)  
    # 将学生分成若干个小组，每个小组内的学生人数相同  
    groups = []  
    for i in range(num_groups):  
        start_index = i * len(df) // num_groups  
        end_index = (i + 1) * len(df) // num_groups  
        group = df.iloc[start_index:end_index]  
        # 计算每个小组内的学生单个学科平均分要求与其他组的均差  
        mean_differences = []  
        for other_group in groups:  
            mean_difference = mean_difference(group, other_group, 'english')  
            mean_difference = round(mean_difference, 2)  
            mean_differences.append(mean_difference)  
        # 根据均差进行分组，确保每个小组内的学生单个学科平均分要求与其他组的均差在一定范围内  
        for j in range(num_groups):  
            if j != i:  
                other_group = groups[j]  
                mean_difference = mean_differences[j]  
                while True:  
                    swapped = False  
                    for k in range(len(group)):  
                        student = group.iloc[k]  
                        other_student = other_group.iloc[k]  
                        if student['english'] > other_student['english']:  
                            student, other_student = other_student, student  
                        if student['english'] < other_student['english'] + mean_difference:  
                            swapped = True  
                            break  
                    if not swapped:  
                        break  
                    group = group[group['student_id'] != other_student['student_id']]  
                    other_group = other_group[other_group['student_id'] != student['student_id']]  
        groups.append(group)  
    return groups

#如有帮助，恭请采纳

使用python进行 中学生学科成绩均衡分组服务
可以登录这个环境操作
https://lightly.teamcode.com/dashboard

stu_list=[["apple",75],["李四",97],["张三",77],["mary",89],["jack",90],["马丽",89],["王强",75],["dog",7],["mark",14],["cindy",66],["bb",100],["rose",79]]
group_list=[
[],[],[],[],[]
]
for i in stu_list:
    if i[1] >=90:
        group_list[0].append(i)
    elif i[1] >=80:
        group_list[1].append(i)
    elif i[1] >=70:
        group_list[2].append(i)
    elif i[1] >=60:
        group_list[3].append(i)
    else:
        group_list[4].append(i)
 
for group in group_list:
    print(group)

import pandas as pd
 # Read data from CSV file
data = pd.read_csv('data.csv')
 # Get number of students and groups
total_students = len(data)
total_groups = len(data) // 8
students_per_group = len(data) // total_groups
 # Get subjects and scores
subjects = ['math', 'english', 'science', 'history', 'geography']
scores = data[subjects]
 # Calculate group means and standard deviations
group_means = scores.groupby(data['group']).mean()
group_stds = scores.groupby(data['group']).std()
 # Calculate mean differences between groups
mean_diffs = {}
for subject in subjects:
    mean_diffs[subject] = round(abs(group_means[subject].diff().mean()), 2)
 # Sort data by total score
data['total_score'] = scores.sum(axis=1)
data = data.sort_values(by='total_score', ascending=False)
 # Calculate number of excellent and poor students
num_excellent = len(data) // 4
num_poor = len(data) // 4
 # Select excellent and poor students
excellent_students = data.head(num_excellent)
poor_students = data.tail(num_poor)
 # Output results
print('Mean differences between groups:')
for subject in subjects:
    print('{}: {}'.format(subject, mean_diffs[subject]))
 print('Excellent students:')
print(excellent_students)
 print('Poor students:')
print(poor_students)

你的这些成绩的数据文件存放在哪个地方。如果希望使用工具的话，建议学习下Excel或者powerBI等这些用于数据分析的软件。如果是程序，可以使用python实现，使用之前需要安装python环境，之后每次修改下文件成绩的数据文件路径，运行就可以出结果。但是就是这个程序要自己写，或者找人帮你写下。

用Excel就可以做

用Excel或者wps就可以了，另外要进行统计分析的话，可以使用FME，学习一下FME，对数据处理分析很方便