基于学工系统的智能数据分析平台设计与实现

在现代高校信息化建设中，“学工系统”扮演着重要角色，它涵盖了学生信息管理、成绩查询、宿舍管理等多个功能模块。然而，随着数据量的增长，传统的人工处理方式已难以满足需求。因此，引入人工智能（AI）技术来优化学工系统显得尤为重要。

本项目旨在通过Python语言开发一个基于学工系统的智能数据分析平台。首先，我们从学工系统导出CSV格式的学生数据文件，包括学生的学号、姓名、专业、成绩等字段。接下来，使用Pandas库加载并清洗这些数据，例如去除重复记录或填补缺失值。然后，利用Scikit-learn库构建机器学习模型，预测学生的学业表现趋势。

二次排课软件

下面展示部分核心代码示例：

    import pandas as pd
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.linear_model import LinearRegression

    # 加载数据
    data = pd.read_csv('student_data.csv')
    X = data[['GPA', 'Attendance']]
    y = data['FinalScore']

    # 划分训练集与测试集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

    # 训练线性回归模型
    model = LinearRegression()
    model.fit(X_train, y_train)

    # 预测并评估模型
    predictions = model.predict(X_test)
    print("预测准确率:", model.score(X_test, y_test))
    

此外，为了增强用户体验，我们还集成了Web界面，允许管理员上传新数据文件，并实时查看分析结果。前端采用Flask框架搭建，后端则由上述Python脚本支持。

总结来说，结合AI技术改造学工系统不仅能提高工作效率，还能为决策提供科学依据。未来工作将聚焦于引入更复杂的深度学习算法，进一步挖掘隐藏在海量数据背后的规律。