基于数据分析的迎新系统在长春高校的应用探索
小明: 嘿，小李，听说咱们学校的迎新系统最近升级了，你有没有体验过？
小李: 是啊！这次升级主要是加入了数据分析功能。现在新生报到流程更顺畅了。
小明: 真的吗？听起来很厉害的样子，能详细说说具体是怎么实现的吗？
小李: 当然可以！首先，我们利用Python对往年新生数据进行了清洗与整合。
# 数据清洗示例代码
import pandas as pd
data = pd.read_csv('old_student_data.csv')
cleaned_data = data.dropna() # 删除缺失值
cleaned_data.to_csv('cleaned_student_data.csv', index=False)
小明: 哦，原来是这样。那之后呢？
小李: 接下来就是使用这些清理后的数据进行统计分析，比如预测新生数量和宿舍分配情况。
# 数据分析示例代码
import matplotlib.pyplot as plt
analysis_data = pd.read_csv('cleaned_student_data.csv')
plt.hist(analysis_data['age'], bins=10)
plt.title("Age Distribution")
plt.xlabel("Age")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()
小明: 这样做确实能让学校提前做好准备，减少混乱。不过，这种系统对长春其他大学也有借鉴意义吧？
小李: 没错！长春有很多高校都可以参考这种方式，特别是在新生报到高峰期，合理规划资源非常重要。
小明: 看来以后我们还能看到更多改进版的迎新系统了。谢谢你的讲解！
小李: 不客气，希望我们的校园生活越来越便利！
]]>
本站知识库部分内容及素材来源于互联网，如有侵权，联系必删！