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在当前信息化快速发展的背景下,学工管理系统在高校管理中扮演着重要角色。而将这些系统与地方数据(如淄博)相结合,可以为教育管理和政策制定提供更精准的数据支持。
本文以Python语言为基础,展示如何通过API接口、数据库连接和数据处理技术,实现学工管理数据与淄博地区数据的整合。首先,通过requests库获取淄博市政府公开数据,然后使用pandas库对数据进行清洗和合并。最后,利用matplotlib进行可视化分析,帮助管理者更好地理解学生分布、就业趋势等信息。
示例代码如下:
import requests import pandas as pd # 获取淄博市学生数据 response = requests.get('https://api.zibo.gov.cn/student-data') data = response.json() # 转换为DataFrame df_zibo = pd.DataFrame(data) # 假设学工系统数据存储在本地CSV文件中 df_xuegong = pd.read_csv('xuegong_data.csv') # 合并数据 merged_df = pd.merge(df_xuegong, df_zibo, on='student_id') # 可视化分析 merged_df.plot(kind='bar', x='major', y='employment_rate')
通过上述方法,不仅提升了学工管理的智能化水平,也为淄博地区的教育发展提供了数据支撑。未来可进一步引入机器学习算法,实现更深层次的数据挖掘与预测分析。