基于数据分析的绵阳学工管理系统优化研究

2026-01-08 06:00

随着信息技术的不断发展，高校教育管理逐渐向信息化、智能化方向迈进。在这一过程中，学工管理系统作为高校管理的重要组成部分，承担着学生信息管理、成绩统计、活动组织等多方面功能。特别是在四川省绵阳市，随着高等教育资源的不断丰富，各高校对学工管理系统的依赖程度日益提高。然而，面对海量的学生数据和复杂的业务需求，传统的管理模式已难以满足现代高校的需求。因此，结合数据分析技术对学工管理系统进行优化，成为当前高校信息化建设的重要课题。

1. 学工管理系统概述

学工管理系统是高校学生工作部门用于管理学生日常事务的信息化平台。其主要功能包括学生基本信息维护、成绩录入与查询、奖惩记录管理、活动报名与统计、心理健康评估等。该系统通常采用B/S（浏览器/服务器）架构，支持多用户并发访问，并通过数据库存储和管理大量数据。

在绵阳地区的高校中，学工管理系统已成为教学与管理的重要工具。例如，绵阳师范学院、西南科技大学等高校均建立了较为完善的学工管理系统。这些系统不仅提高了管理效率，还为学校领导决策提供了数据支持。然而，由于系统设计初期未充分考虑数据分析需求，导致现有系统在数据挖掘、智能分析等方面存在不足。

2. 数据分析在学工管理中的应用

数据分析是一种通过对大量数据进行整理、加工和分析，从中提取有价值信息的技术手段。在学工管理中，数据分析可以应用于多个方面，如学生行为分析、学业表现预测、心理健康干预等。

以学生行为分析为例，通过对学生在校期间的行为数据（如课堂出勤率、考试成绩、活动参与情况等）进行分析，可以识别出学习态度不端正、心理压力较大的学生群体，从而提前采取干预措施。此外，数据分析还可以帮助学校更好地了解学生的兴趣爱好和职业发展方向，为个性化教育提供依据。

3. 基于Python的学工管理系统数据分析实现

为了提升学工管理系统的数据分析能力，本文提出一种基于Python的解决方案。Python作为一种通用编程语言，具有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy、Matplotlib等，能够高效地处理和分析大规模数据。

以下是一个简单的Python代码示例，展示如何从学工管理系统中提取学生数据并进行基本分析：


import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取学生数据（假设数据存储在CSV文件中）
student_data = pd.read_csv('student_data.csv')

# 查看数据前几行
print(student_data.head())

# 简单的数据清洗：删除缺失值
student_data.dropna(inplace=True)

# 按照成绩分组进行聚类分析
X = student_data[['score', 'attendance_rate']]
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
student_data['cluster'] = kmeans.labels_

# 可视化分析结果
plt.scatter(student_data['score'], student_data['attendance_rate'], c=student_data['cluster'])
plt.xlabel('Score')
plt.ylabel('Attendance Rate')
plt.title('Student Grouping by Score and Attendance')
plt.show()

上述代码首先读取了学生数据文件，然后对数据进行了基本清洗，接着使用K-Means算法对学生的学习成绩和出勤率进行聚类分析，最后将结果可视化。通过这种方式，学校可以更直观地了解不同学生群体的表现特征，为后续的管理决策提供参考。

4. 数据分析在绵阳学工管理中的实际应用案例

以绵阳某高校为例，该校在原有学工管理系统的基础上引入了数据分析模块。通过整合学生的学习、生活、活动等多维度数据，该校构建了一个综合数据分析平台。

该平台利用Python和SQL技术，对学生的成绩、出勤、行为模式等数据进行深度挖掘，实现了以下几个方面的优化：

学生学业预警：通过分析学生的历史成绩和出勤情况，系统可以自动识别可能面临学业困难的学生，并发出预警信息。

学工管理系统