近年来，随着精准资助的开展，如何准确判定高校家庭经济困难学生、切实完善精准资助手段，对高校资助工作具有重要意义。隐性资助是通过大数据挖掘的形式，找准家庭经济困难学生的行为或经济状况特征，隐形认定（识别）出困难学生，并通过隐形实施的方式（不评

1. 建立模型挖掘不同代表性群体并分析消费行为特征和饮食习惯变化规律 首先，我们需要对附件0-7中的数据进行预处理和特征提取。我们可以删除一些不相关的数据，例如学生的姓名、学号等信息。然后，我们可以将每个学生的消费金额按照早餐、午餐和晚餐分别统计，并计算出每个学生在三个时间段内的平均消费金额。此外，我们还可以根据附件4-7中的饮食种类信息，将学生的饮食习惯分为素食、荤食和杂食三类。 接下来，我们可以利用聚类分析方法，将学生分为不同的代表性群体。聚类分析是一种无监督学习方法，它可以将相似的样本归为同一类别，从而发现数据中的潜在结构。我们可以选择K-means算法或层次聚类算法进行聚类分析。在聚类过程中，我们可以考虑学生的性别、年级、消费金额和饮食习惯等因素，以确保聚类结果具有代表性和可解释性。 针对不同代表性群体，我们可以定量分析其三学年的主要消费行为特征变化规律和饮食种类变化规律。例如，我们可以比较不同群体在三个时间段内的平均消费金额，以及不同群体之间饮食习惯的差异。此外，我们还可以利用时间序列分析方法，研究不同群体的消费行为和饮