基于校友管理系統(tǒng)與人工智能體的資助項(xiàng)目優(yōu)化
張教授: 小李, 我們學(xué)校的資助項(xiàng)目最近遇到了一些問題, 如何更高效地分配資源呢?
小李: 張教授, 我們可以嘗試結(jié)合校友管理系統(tǒng)和人工智能體來解決這個(gè)問題。通過分析校友的捐贈(zèng)數(shù)據(jù), AI能更好地預(yù)測需求。
張教授: 那么, 具體怎么實(shí)現(xiàn)呢? 你有具體的代碼嗎?
小李: 當(dāng)然, 這是我編寫的Python腳本, 用于從校友管理系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)并進(jìn)行初步處理:
# 導(dǎo)入必要的庫
import pandas as pd
# 加載校友系統(tǒng)中的捐贈(zèng)數(shù)據(jù)
def load_alumni_data(file_path):
alumni_df = pd.read_csv(file_path)
return alumni_df
def clean_data(alumni_df):
cleaned_df = alumni_df.dropna()
cleaned_df['donation_amount'] = cleaned_df['donation_amount'].astype(float)
return cleaned_df
# 示例調(diào)用
file_path = 'alumni_donations.csv'
alumni_data = load_alumni_data(file_path)
cleaned_data = clean_data(alumni_data)
print(cleaned_data.head())
張教授: 很好, 接下來是如何讓AI發(fā)揮作用?
小李: 我們可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測未來的捐贈(zèng)趨勢。這里是一個(gè)簡單的線性回歸示例:
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 準(zhǔn)備特征和目標(biāo)變量
X = cleaned_data[['year', 'previous_donation']]
y = cleaned_data['donation_amount']
# 訓(xùn)練模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 預(yù)測下一年的捐贈(zèng)金額
next_year_prediction = model.predict([[2024, 1000]])
print("Next year's predicted donation:", next_year_prediction)
張教授: 太棒了! 這樣我們就能根據(jù)預(yù)測結(jié)果合理分配資助了。
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