基于大數(shù)據(jù)與AI的高校數(shù)字迎新系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
小明: 嘿，小李，聽說咱們學(xué)校要開發(fā)一個(gè)全新的數(shù)字迎新系統(tǒng)？
小李: 是??！這次我們要用最新的AI技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化整個(gè)迎新流程。
小明: 那聽起來很厲害，具體是怎么工作的呢？
小李: 首先，我們會(huì)收集新生的數(shù)據(jù)，包括他們的個(gè)人信息、興趣愛好等，然后用大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行初步分析。
小明: 這樣可以更好地了解新生的需求，對(duì)吧？
小李: 沒錯(cuò)。之后，我們使用Python編寫腳本，將這些數(shù)據(jù)導(dǎo)入到機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，預(yù)測(cè)每位新生可能感興趣的服務(wù)或活動(dòng)。
小明: 那么，你能給我看看一些具體的代碼嗎？
小李: 當(dāng)然可以。這是我們的數(shù)據(jù)預(yù)處理部分：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('freshman_data.csv')
cleaned_data = data.dropna()
print(cleaned_data.head())
小明: 很清晰，接下來是如何訓(xùn)練模型呢？
小李: 我們會(huì)用Scikit-learn庫(kù)來訓(xùn)練一個(gè)分類器。這里是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：
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: 真的很實(shí)用，最后怎么展示結(jié)果給新生呢？
小李: 我們會(huì)設(shè)計(jì)一個(gè)Web界面，讓新生登錄后看到個(gè)性化的服務(wù)推薦。這需要用到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！這樣既高效又貼心。
小李: 是的，通過這種方式，我們可以大幅提升迎新的效率和服務(wù)質(zhì)量。
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