构建基于秦皇岛招生系统的数据分析与优化
张三（技术总监）: 大家好，我们今天要讨论的是如何为秦皇岛地区的招生系统设计一套高效的数据分析框架。李四，你最近负责这个项目，进展如何？
李四（开发工程师）: 张总，我已经初步完成了数据收集工作，并准备用Python进行后续的数据处理。不过，我还在研究如何更有效地整合不同来源的数据。
王五（数据科学家）: 李四，你可以考虑使用Pandas库来加载和清理数据。它非常强大，可以轻松地处理缺失值和异常值。
李四: 好的，我会试试看。另外，我还想加入一些基本的统计分析功能，比如计算每个学校录取学生的平均分数。
张三: 这听起来不错。不过，别忘了最后还需要将结果可视化，这样决策者能更直观地理解数据。
李四: 是的，我已经计划使用Matplotlib和Seaborn来进行图表绘制。比如，我们可以做一个柱状图来显示各学校的录取率。
王五: 对了，为了确保系统的可扩展性，建议你在代码中加入模块化的设计。例如，把数据处理、分析和展示分开成不同的函数或类。
李四: 明白了，那我可以先写一个简单的脚本来测试这些功能。以下是一个示例代码：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
def load_data(file_path):
return pd.read_csv(file_path)
def clean_data(df):
return df.dropna()
def analyze_data(df):
return df['score'].mean()
def visualize_data(df):
plt.bar(df['school'], df['admission_rate'])
plt.show()
if __name__ == "__main__":
data = load_data('admissions.csv')
cleaned_data = clean_data(data)
avg_score = analyze_data(cleaned_data)
print(f"Average Score: {avg_score}")
visualize_data(cleaned_data)
张三: 非常棒！这段代码展示了从数据加载到展示的基本流程。接下来，我们需要进一步完善功能并进行性能优化。
李四: 我会继续努力，争取早日完成整个系统的搭建。
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