基于大数据与AI的高校数字迎新系统的实现
小明: 嘿，小李，听说咱们学校要开发一个全新的数字迎新系统？
小李: 是啊！这次我们要用最新的AI技术和大数据分析来优化整个迎新流程。
小明: 那听起来很厉害，具体是怎么工作的呢？
小李: 首先，我们会收集新生的数据，包括他们的个人信息、兴趣爱好等，然后用大数据平台进行初步分析。
小明: 这样可以更好地了解新生的需求，对吧？
小李: 没错。之后，我们使用Python编写脚本，将这些数据导入到机器学习模型中，预测每位新生可能感兴趣的服务或活动。
小明: 那么，你能给我看看一些具体的代码吗？
小李: 当然可以。这是我们的数据预处理部分：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('freshman_data.csv')
cleaned_data = data.dropna()
print(cleaned_data.head())
小明: 很清晰，接下来是如何训练模型呢？
小李: 我们会用Scikit-learn库来训练一个分类器。这里是一个简单的例子：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
X = cleaned_data[['age', 'interest']]
y = cleaned_data['service']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
小明: 真的很实用，最后怎么展示结果给新生呢？
小李: 我们会设计一个Web界面，让新生登录后看到个性化的服务推荐。这需要用到Flask框架。
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
prediction = model.predict([[20, 'sports']])
return render_template('index.html', prediction=prediction)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
小明: 太棒了！这样既高效又贴心。
小李: 是的，通过这种方式，我们可以大幅提升迎新的效率和服务质量。
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