基于數(shù)據(jù)分析的迎新系統(tǒng)在長(zhǎng)春高校的應(yīng)用探索
小明: 嘿，小李，聽說咱們學(xué)校的迎新系統(tǒng)最近升級(jí)了，你有沒有體驗(yàn)過？
小李: 是?。∵@次升級(jí)主要是加入了數(shù)據(jù)分析功能?，F(xiàn)在新生報(bào)到流程更順暢了。
小明: 真的嗎？聽起來(lái)很厲害的樣子，能詳細(xì)說說具體是怎么實(shí)現(xiàn)的嗎？
小李: 當(dāng)然可以！首先，我們利用Python對(duì)往年新生數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗與整合。
# 數(shù)據(jù)清洗示例代碼
import pandas as pd
data = pd.read_csv('old_student_data.csv')
cleaned_data = data.dropna() # 刪除缺失值
cleaned_data.to_csv('cleaned_student_data.csv', index=False)
小明: 哦，原來(lái)是這樣。那之后呢？
小李: 接下來(lái)就是使用這些清理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，比如預(yù)測(cè)新生數(shù)量和宿舍分配情況。
# 數(shù)據(jù)分析示例代碼
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: 這樣做確實(shí)能讓學(xué)校提前做好準(zhǔn)備，減少混亂。不過，這種系統(tǒng)對(duì)長(zhǎng)春其他大學(xué)也有借鑒意義吧？
小李: 沒錯(cuò)！長(zhǎng)春有很多高校都可以參考這種方式，特別是在新生報(bào)到高峰期，合理規(guī)劃資源非常重要。
小明: 看來(lái)以后我們還能看到更多改進(jìn)版的迎新系統(tǒng)了。謝謝你的講解！
小李: 不客氣，希望我們的校園生活越來(lái)越便利！
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