構(gòu)建基于秦皇島招生系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化
張三（技術(shù)總監(jiān)）: 大家好，我們今天要討論的是如何為秦皇島地區(qū)的招生系統(tǒng)設(shè)計一套高效的數(shù)據(jù)分析框架。李四，你最近負責(zé)這個項目，進展如何？
李四（開發(fā)工程師）: 張總，我已經(jīng)初步完成了數(shù)據(jù)收集工作，并準(zhǔn)備用Python進行后續(xù)的數(shù)據(jù)處理。不過，我還在研究如何更有效地整合不同來源的數(shù)據(jù)。
王五（數(shù)據(jù)科學(xué)家）: 李四，你可以考慮使用Pandas庫來加載和清理數(shù)據(jù)。它非常強大，可以輕松地處理缺失值和異常值。
李四: 好的，我會試試看。另外，我還想加入一些基本的統(tǒng)計分析功能，比如計算每個學(xué)校錄取學(xué)生的平均分數(shù)。
張三: 這聽起來不錯。不過，別忘了最后還需要將結(jié)果可視化，這樣決策者能更直觀地理解數(shù)據(jù)。
李四: 是的，我已經(jīng)計劃使用Matplotlib和Seaborn來進行圖表繪制。比如，我們可以做一個柱狀圖來顯示各學(xué)校的錄取率。
王五: 對了，為了確保系統(tǒng)的可擴展性，建議你在代碼中加入模塊化的設(shè)計。例如，把數(shù)據(jù)處理、分析和展示分開成不同的函數(shù)或類。
李四: 明白了，那我可以先寫一個簡單的腳本來測試這些功能。以下是一個示例代碼：
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)
張三: 非常棒！這段代碼展示了從數(shù)據(jù)加載到展示的基本流程。接下來，我們需要進一步完善功能并進行性能優(yōu)化。
李四: 我會繼續(xù)努力，爭取早日完成整個系統(tǒng)的搭建。
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