1.教育培训管理系统，包括管理平台，其特征在于，所述管理平台通信连接有学生管理模块、分布分析模块、老师管理模块以及存储模块；

所述学生管理模块用于对学生进行管理分析：设定管理周期，将教育培训机构的学生标记为分析对象，获取管理周期内分析对象的成绩数据CJ、考勤数据KQ以及作业数据ZY，通过对成绩数据CJ、考勤数据KQ以及作业数据ZY进行数值计算得到分析对象在管理周期内的表现系数BX；通过存储模块获取到表现阈值BXmin，将分析对象的表现系数BX与表现阈值BXmin进行比较并通过比较结果对分析对象在管理周期内的整体表现是否满足要求进行判定；

所述分布分析模块用于对异常对象进行分布分析并将管理周期的异常周期为整体异常或突出异常；

所述老师管理模块用于在接收到突出老师后对突出老师进行管理分析：获取突出老师历史所带班级的异常值，对突出老师历史所带班级的异常值进行求和取平均值得到异常分析值，通过存储模块获取到异常分析阈值，将异常分析值与异常分析阈值进行比较：若异常分析值小于异常分析阈值，则判定突出老师的分析结果为合格；若异常分析值大于等于异常分析阈值，则判定突出老师的分析结果为不合格，将分析结果为不合格的突出老师标记为标记老师；对标记老师进行深度分析并获取到标记老师的不合格特征，将标记老师的不合格特征通过管理平台发送至管理人员的手机终端；

分析对象的表现系数BX与表现阈值BXmin进行比较的具体过程包括：若表现系数BX小于表现阈值BXmin，则判定分析对象在管理周期内的表现不满足要求，将对应的分析对象标记为异常对象；若表现系数BX大于等于表现阈值BXmin，则判定分析对象在管理周期内的表现满足要求，将对应的分析对象标记为正常对象；将异常对象与分析对象的数量比值标记为异常比，通过存储模块获取到异常阈值，将异常比与异常阈值进行比较：若异常比小于异常阈值，则判定分析对象在管理周期内的整体表现满足要求；若异常比大于等于异常阈值，则判定分析对象在管理周期内的整体表现不满足要求，学生管理模块将整体不合格信号发送至管理平台，管理平台接收到整体不合格信号后将整体不合格信号发送至分布分析模块；

分布分析模块对异常对象进行分布分析的具体过程包括：获取各个班级的异常对象数量并标记为异常值，将所有班级的异常值建立异常集合，对异常集合进行方差计算得到异常表现值，通过存储模块获取到异常表现阈值，将异常表现值与异常表现阈值进行比较并通过比较结果将管理周期的异常特征标记为整体异常或突出异常；

异常表现值与异常表现阈值进行比较的具体过程包括：若异常表现值小于异常表现阈值，则判定管理周期的异常特征为整体异常，分布分析模块将整体异常信号发送至管理平台，管理平台接收到整体异常信号后将整体异常信号发送至管理人员的手机终端；若异常表现值大于等于异常表现阈值，则判定管理周期的异常特征为突出异常，将班级按照异常值数值由大到小的顺序进行排序，将排序靠前的L1个班级标记为突出班级，将突出班级的老师标记为突出老师，分布分析模块将突出老师发送至管理平台，管理平台接收到突出老师后将突出老师发送至老师管理模块。

2.根据权利要求1所述的教育培训管理系统，其特征在于，分析对象的成绩数据CJ的获取过程包括：获取管理周期内分析对象考试的各科分数，将管理周期内分析对象所有考试的各科分数的总和标记为成绩数据CJ，单位为百分；考勤数据KQ的获取过程包括：获取管理周期内的开课次数与分析对象的迟到、缺勤次数，将迟到、缺勤次数与开课次数的比值标记为考勤数据KQ；作业数据ZY的获取过程包括：获取管理周期内作业布置次数与分析对象作业未交的次数，将作业未交的次数与作业布置次数的比值标记为作业数据ZY。

3.根据权利要求1所述的教育培训管理系统，其特征在于，对标记老师进行深度分析的具体过程包括：以管理周期的开始时间为X轴、以管理周期内标记老师所带班级的异常值为Y轴建立直角坐标系，以管理周期的开始时间为横坐标、管理周期内标记老师所带班级的异常值为纵坐标在直角坐标系中标出若干个分析点，在直角坐标系的第一象限中作出一条与X轴相平行的区分射线，区分射线的端点坐标值为（0，QFy），其中QFy是一个预设的区分阈值，将位于区分射线下侧的分析点的横坐标的数值标记为区分值，将所有区分值建立区分集合，对区分集合进行方差计算得到区分表现值，通过存储模块获取到区分表现阈值，将区分表现值与区分表现阈值进行比较：若区分表现值小于区分表现阈值，则将标记老师的不合格特征标记为阶段性不合格；若区分表现值大于等于区分表现值，则将标记老师的不合格特征标记为持续性不合格；将标记老师的不合格特征发送至管理平台，管理平台接收到标记老师的不合格特征后将标记老师的不合格特征发送至管理人员的手机终端。

4.教育培训方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：对学生进行管理分析：设定管理周期，将教育培训机构的学生标记为分析对象，获取管理周期内分析对象的成绩数据CJ、考勤数据KQ以及作业数据ZY并进行数值计算得到分析对象的表现系数，通过分析对象的表现系数将分析对象标记为正常对象或异常对象；

步骤二：将异常对象与分析对象的数量比值标记为异常比，通过异常比的数值大小对分析对象在管理周期内的整体表现是否满足要求进行判定，并在不满足要求时通过管理平台向分布分析模块发送整体不合格信号；

步骤三：对异常对象进行分布分析：获取各个班级的异常对象数量并标记为异常值，将所有班级的异常值建立异常集合，对异常集合进行方差计算得到异常表现值，通过异常表现值的数值大小将管理周期的异常特征标记为整体异常或突出异常；

步骤四：对突出老师进行管理分析并将分析结果不合格的突出老师标记为标记老师，对标记老师进行深度分析并将标记老师的不合格特征标记为持续性不合格或阶段性不合格。