随着 Z 时代学生成为高校学生主体，传统资助模式面临精准性不足的挑战。本研究旨在探索学生画像技术在高校资助工作中的 应用路径，通过构建综合性学生画像体系，为精准资助提供数据支撑。研究采用虚拟数据模拟方法，生成包含 350 名高校学生的多维 度数据集，涵盖消费、学习、社交、心理及资助需求等 70 个变量。通过 K-means 聚类分析识别出学生画像，进一步通过逻辑回归和 多元线性回归分析检验画像特征与资助需求的关系，验证了学生画像在资助对象精准识别中的应用可行性，为高校实施分类资助策略 提供了量化依据。