基于数据分析的“迎新系统”在潍坊高校的应用
张老师：李同学，我们学校最近开发了一个迎新系统，你觉得怎么样？
李同学：挺不错的，但我觉得还可以加入更多数据分析的功能，比如预测新生报到时间。
张老师：好主意！你能具体说说怎么实现吗？
李同学：我们可以先收集往年的数据，然后用Python进行分析。首先导入必要的库：
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
张老师：明白了，接下来呢？
李同学：然后加载数据集，假设我们有一个CSV文件包含历史数据：
data = pd.read_csv('historical_data.csv')
print(data.head())
张老师：嗯，数据看起来不错，接下来怎么做？
李同学：我们需要处理缺失值并提取特征：
data.fillna(method='ffill', inplace=True)
X = data[['Distance', 'Transportation']]
y = data['ArrivalTime']
张老师：这样我们就有了特征和目标变量，下一步是训练模型吧？
李同学：对，分割数据集并训练线性回归模型：
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
张老师：训练完成后，我们就可以预测新生的到达时间了。
李同学：没错，比如我们可以输入新的数据点：
new_data = np.array([[100, 1]]) # 距离100公里，选择公共交通
prediction = model.predict(new_data)
print(f"Predicted Arrival Time: {prediction[0]}")
张老师：这个功能真的很有价值，能帮助我们更好地安排迎新活动。
李同学：是的，而且随着更多数据的积累，模型的准确性也会提高。
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