大数据驱动的迎新系统在天津高校的应用
小王: 嘿，小李，最近我负责开发一个迎新系统，听说天津的一些高校也在使用类似的系统，你觉得我们应该怎样利用大数据技术呢？
小李: 哦，这个很有趣。首先，我们需要收集新生的各种信息，比如他们的入学成绩、兴趣爱好等。
小王: 对，那我们怎么开始呢？
小李: 我们可以从数据库设计开始。比如，我们可以创建一个新生信息表：
CREATE TABLE NewStudentInfo (
StudentID INT PRIMARY KEY,
Name VARCHAR(50),
Major VARCHAR(50),
Interest VARCHAR(255),
Score DECIMAL(5,2)
);
小王: 明白了，接下来我们如何处理这些数据呢？
小李: 我们可以使用Python的Pandas库进行数据分析。比如，我们可以查看不同专业的平均入学分数：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('NewStudentData.csv')
average_scores = df.groupby('Major')['Score'].mean()
print(average_scores)
小王: 这样我们可以更好地了解新生的整体情况。接下来呢？
小李: 我们还可以使用机器学习算法来预测新生的兴趣爱好，以便提供更个性化的服务。例如，我们可以使用决策树算法：
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = df[['Score', 'Major']]
y = df['Interest']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
predictions = clf.predict(X_test)
print(predictions)
小王: 这样我们就可以根据学生的分数和专业来预测他们的兴趣爱好了。听起来很实用！
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