数据探索和理解：

帮助研究者深入了解职业教育领域的数据，从而揭示潜在的趋势、模式和关联关系。研究者可以通过交互式可视化探索数据，识别感兴趣的数据点，并快速理解数据中的含义。

1. 

学生表现分析：

用来跟踪学生的学术表现和进展，包括课程成绩、完成率、参与度等。这有助于识别学生在哪些方面表现良好，哪些方面需要额外支持，以及如何改进课程设计和教学方法。

2. 

教育质量评估：

利用可视化数据，教育机构可以评估课程和教育质量。它们可以监测学生的学术成功、毕业率和就业率，从而确定教育过程中的改进点。

3. 

学生跟踪和干预：

用于跟踪学生的学术进展，及早发现学习困难，并实施干预措施。例如，教育机构可以使用可视化数据来标识需要额外帮助的学生，并提供个性化的支持。

4. 

资源优化：

教育机构可以利用可视化数据来分析资源的利用情况，包括教室利用率、师资分配等。这有助于优化资源分配，提高效率。

5. 

政策制定和决策支持：

为政策制定者提供了有关职业教育的数据支持。他们可以使用可视化数据来评估政策效果、制定新政策和优化资源分配。

6. 

学生参与度和满意度：

帮助研究者和教育机构了解学生的参与度和满意度。通过分析学生反馈和调查数据，可以识别改进点并提高教育质量。

7. 

职业发展和就业前景：

提供关于不同职业领域的毕业生就业率、薪资趋势和职业发展路径的见解。这对于学生做出职业规划决策非常有用。

8. 

比较分析：

可视化数据库使不同学校、专业或地区之间的比较分析成为可能。这有助于识别最佳实践和经验共享。

9.