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小明(系统开发人员): 小红,我们最近在农业大学的迎新管理系统上遇到了一些问题,比如数据处理速度慢,信息不准确等。
小红(数据分析专家): 嗯,这些问题确实需要解决。我们可以使用数据分析来提高系统的性能。首先,我们需要确保数据收集是正确的。
小明: 我们可以使用Python编写一个脚本来自动收集和整理新生数据。
import pandas as pd
def collect_data(file_path):
data = pd.read_csv(file_path)
return data
data = collect_data("new_student_data.csv")
print(data.head())
]]>
小红: 这样我们就有了原始数据。接下来,我们需要清洗这些数据,去除重复项和错误数据。
def clean_data(df):
df.drop_duplicates(inplace=True)
df.dropna(inplace=True)
return df
cleaned_data = clean_data(data)
print(cleaned_data.head())
]]>
小明: 清洗后的数据看起来好多了。现在我们需要对这些数据进行分析,以便更好地理解新生的特点。
import matplotlib.pyplot as plt
def analyze_data(df):
age_distribution = df['age'].value_counts().sort_index()
plt.bar(age_distribution.index, age_distribution.values)
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Age Distribution of New Students')
plt.show()
analyze_data(cleaned_data)
]]>
小红: 这样我们就能够看到新生的年龄分布情况了。我们还可以进一步分析其他特征,如性别比例、专业选择等。
小明: 是的,这样我们可以根据数据分析结果来优化我们的迎新管理系统,提供更好的服务。
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