第六篇【传奇开心果系列】Python的自动化办公库技能点案例示例：大门生数据 ...

系列博文目次

Python的自动化办公库技能点案例示例系列

博文目次

前言

Pandas在大门生数据的分析和挖掘中发挥着紧张作用，资助研究人员和教育工作者更好地理解大门生群体、优化教学管理和提升教育质量。
一、Pandas库全方位分析挖掘大门生数据能力先容

Pandas库可以用来分析挖掘大门生数据的各各方面，包括但不限于：

• 门生成绩数据：可以通过Pandas对大门生的成绩数据举行统计分析、可视化展示，了解不同课程的表现、成绩分布等环境。通过数据挖掘探索分析，你可以更深入地了解门生成绩数据之间的关系、门生的总体表现环境以及成绩分布环境，为学校教学成绩管理提供高质量的分析陈诉，为学校教学成绩管理方案优化提供可靠依据。
  
• 门生选课数据：可以利用Pandas分析大门生的选课环境，了解大门生的爱好偏好、常见组合，了解不同专业或年级的选课趋势等。通过数据挖掘探索分析可以资助学校更好地了解门生的选课偏好，发现课程之间的关联性，为学校提供更好的课程推荐和课程设置建议。
  
• 门生运动参与数据：通过Pandas可以对大门生参与各类运动的数据举行分析，了解门生的交际圈子、爱好爱好，评估运动对大门生成长的影响。通过数据挖掘探索分析关联规则，学校可以更好地了解门生的运动偏好和交际圈子，为运动构造和门生成长提供更有针对性的建议和支持。
  
• 门生消费举动数据：可以利用Pandas分析大门生的消费举动数据，包括食堂消费、校园卡消费等，了解门生的广泛消费习惯和偏好等。通过数据挖掘探索分析，学校可以更深入地了解不同群体门生的消费习惯和消费偏好，为提供更精准的消费服务和订定针对性的消费政策提供参考。
  
• 门生交际网络数据：通过Pandas可以对大门生之间的交际网络数据举行分析，学校可以了解门生之间的交际关系，发如今交际网络中具有紧张影响力的门生。通过数据挖掘可以资助发现门生到场交际运动的频仍组合，而关联规则则可以展现这些这些交际运动之间的关联性。为学校构造交际运动和门生关系管理提供高代价的参考。
  
• 门生考勤数据：通过Pandas可以分析门生的考勤数据，了解门生的出勤环境、迟到早退环境，通过数据挖掘发现大门生考勤潜在的规律和趋势，资助学校举行高质量的考勤管理和考勤监视。
  
• 门生康健数据：可以利用Pandas对门生的康健数据举行分析，包括体重、身高、运动习惯等信息，资助学校关注门生的康健状况。通过数据挖掘探索分析可以资助学校更全面地了解大门生的康健状况，发现规律和趋势，为康健管理和教育提供数据支持和决议参考。
  
• 门生生理康健数据：通过Pandas可以分析门生的生理康健数据，包括压力程度、情绪波动等，资助学校及时发现并关注门生的生理康健题目。通过数据挖掘探索发现潜在题目并及时出台应对措施和干预措施提供相应技能支持。
  
• 门生就业数据：可以利用Pandas对门生的就业数据举行分析，包括就业率、就业岗位分布等，资助学校了解毕业生的就业环境，优化教学计划。通过数据挖掘发现大门生就业群体中的潜在模式和聚集，为学校大门生就业工作提供更深入的洞察，从而优化学校教学计划和就业引导工作方案，进一步进步学校就业引导工作的质量。
  
• 门生留宿数据：通过Pandas可以分析门生的留宿数据，了解门生的留宿选择、留宿费用等环境。通过数据挖掘探索分析每个群体的统计信息，可以更好地了解不同群体大门生的留宿特点，为学校提供留宿管理和规划方面的高质量分析陈诉和更加优质的决议建议。
  

综上所述，Pandas作为一个强大的数据分析和数据挖掘工具，可以在各个方面资助学校和教育机构更好地理解和管理大门生，从而提升学校教育质量和门生服务程度。
二、大门生门生成绩数据分析数据挖掘示例代码

• 门生成绩统计分析可视化示例代码
  

当利用Pandas对门生成绩数据举行统计分析和可视化展示时，可以按照以下示例代码举行利用：

1. import pandas as pd
2. import matplotlib.pyplot as plt
4. # 创建一个示例的学生成绩数据DataFrame
5. data = {
6.     '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
7.     '数学成绩': [85, 90, 78, 92, 88],
8.     '英语成绩': [80, 88, 75, 95, 82],
9.     '物理成绩': [88, 85, 79, 93, 90]
10. }
12. df = pd.DataFrame(data)
14. # 显示数据DataFrame
15. print(df)
17. # 统计学生成绩数据
18. summary = df.describe()
19. print("\n学生成绩数据统计：")
20. print(summary)
22. # 可视化展示不同科目的成绩分布
23. df.plot(x='学生姓名', kind='bar', figsize=(10, 6))
24. plt.title('学生成绩分布')
25. plt.xlabel('学生姓名')
26. plt.ylabel('成绩')
27. plt.show()

复制代码

在这个示例代码中，起首创建了一个包罗门生姓名、数学成绩、英语成绩和物理成绩的DataFrame。然后通过describe()方法对成绩数据举行统计形貌，展示数据的基本统计信息。最后，利用plot()方法对不同科目的成绩举行条形图可视化展示。
你可以根据实际数据环境和需求，修改示例代码中的数据和可视化方式，以适应你的门生成绩数据分析和可视化需求。

• 门生成绩数据挖掘示例代码
  

下面是一个简单的示例代码，演示如何利用 Pandas 举行门生成绩数据挖掘：

1. import pandas as pd
3. # 创建一个示例的学生成绩数据DataFrame
4. data = {
5.     '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
6.     '数学成绩': [85, 90, 78, 92, 88],
7.     '英语成绩': [80, 88, 75, 95, 82],
8.     '物理成绩': [88, 85, 79, 93, 90]
9. }
11. df = pd.DataFrame(data)
13. # 计算学生平均成绩
14. df['平均成绩'] = df[['数学成绩', '英语成绩', '物理成绩']].mean(axis=1)
16. # 找出平均成绩最高的学生
17. best_student = df.loc[df['平均成绩'].idxmax()]
19. print("平均成绩最高的学生是：")
20. print(best_student)
22. # 找出数学成绩最高的学生
23. best_math_student = df.loc[df['数学成绩'].idxmax()]
25. print("\n数学成绩最高的学生是：")
26. print(best_math_student)

复制代码

在这个示例代码中，起首创建了一个包罗门生姓名、数学成绩、英语成绩和物理成绩的DataFrame。然后盘算了每位门生的平均成绩，并找出了平均成绩最高的门生和数学成绩最高的门生。
你可以根据实际数据环境和需求，进一步扩展这个示例代码，举行更复杂的门生成绩数据挖掘分析，好比探索不同科目成绩之间的相关性、举行成绩排名、分析成绩分布等。通过Pandas强大的数据处理和分析功能，可以更深入地挖掘门生成绩数据背后的信息。

• 进一步挖掘数据示例代码
  

以下示例代码展示了如何利用 Pandas 举行更复杂的门生成绩数据挖掘分析，包括探索不同科目成绩之间的相关性、举行成绩排名以及分析成绩分布：

1. import pandas as pd
2. import numpy as np
3. import matplotlib.pyplot as plt
4. import seaborn as sns
6. # 创建一个示例的学生成绩数据DataFrame
7. data = {
8.     '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
9.     '数学成绩': [85, 90, 78, 92, 88],
10.     '英语成绩': [80, 88, 75, 95, 82],
11.     '物理成绩': [88, 85, 79, 93, 90]
12. }
14. df = pd.DataFrame(data)
16. # 计算不同科目成绩之间的相关性
17. correlation_matrix = df[['数学成绩', '英语成绩', '物理成绩']].corr()
18. print("\n不同科目成绩之间的相关性：")
19. print(correlation_matrix)
21. # 计算总成绩并进行排名
22. df['总成绩'] = df['数学成绩'] + df['英语成绩'] + df['物理成绩']
23. df['排名'] = df['总成绩'].rank(ascending=False).astype(int)
25. print("\n学生成绩排名：")
26. print(df.sort_values(by='排名'))
28. # 分析成绩分布
29. plt.figure(figsize=(10, 6))
30. sns.histplot(df['总成绩'], bins=5, kde=True)
31. plt.title('学生成绩分布')
32. plt.xlabel('总成绩')
33. plt.ylabel('学生人数')
34. plt.show()

复制代码

在这个示例代码中，起首盘算了不同科目成绩之间的相关性，然后根据门生的数学、英语和物理成绩盘算了总成绩，并举行了排名。最后，利用 seaborn 库绘制了门生成绩的分布直方图，展示了门生成绩的分布环境。
通过这些数据挖掘探索分析，你可以更深入地了解门生成绩数据之间的关系、门生的总体表现环境以及成绩分布环境，为进一步的数据挖掘和分析提供了根本。你可以根据实际数据和需求，进一步扩展这个示例代码，举行更多维度的门生成绩数据挖掘分析。
三、大门生选课数据分析数据挖掘示例代码

• 门生选课数据分析示例代码
  

下面是一个示例代码，演示如何利用 Pandas 分析门生的选课环境，了解门生的爱好偏好、常见组合，以及探索不同专业或年级的选课趋势：

1. import pandas as pd
2. import matplotlib.pyplot as plt
3. import seaborn as sns
5. # 创建一个示例的学生选课数据DataFrame
6. data = {
7.     '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
8.     '专业': ['计算机科学', '经济学', '心理学', '计算机科学', '心理学'],
9.     '年级': [3, 2, 4, 3, 1],
10.     '选课1': ['数据结构', '微观经济学', '心理统计学', '算法设计', '心理学导论'],
11.     '选课2': ['数据库系统', '宏观经济学', '实验心理学', '机器学习', '社会心理学'],
12.     '选课3': ['网络安全', '金融学原理', '临床心理学', '深度学习', '心理咨询']
13. }
15. df = pd.DataFrame(data)
17. # 统计学生选课情况
18. course_columns = ['选课1', '选课2', '选课3']
19. all_courses = df[course_columns].values.flatten()
20. course_counts = pd.Series(all_courses).value_counts()
22. print("\n常见选课组合：")
23. print(course_counts)
25. # 绘制不同专业的选课情况
26. plt.figure(figsize=(12, 6))
27. sns.countplot(data=df, x='专业', hue='选课1')
28. plt.title('不同专业的选课情况')
29. plt.xlabel('专业')
30. plt.ylabel('选课1人数')
31. plt.legend(title='选课1', bbox_to_anchor=(1, 1))
32. plt.show()
34. # 绘制不同年级的选课情况
35. plt.figure(figsize=(12, 6))
36. sns.countplot(data=df, x='年级', hue='选课2')
37. plt.title('不同年级的选课情况')
38. plt.xlabel('年级')
39. plt.ylabel('选课2人数')
40. plt.legend(title='选课2', bbox_to_anchor=(1, 1))
41. plt.show()

复制代码

这段代码继承了上面的示例，起首统计了门生常见的选课组合，然后通过绘制不同专业和年级的选课环境，可以更好地了解不同群体的选课偏好和趋势。
通过这些分析，你可以发现门生的选课偏好、常见组合，以及不同专业或年级的选课趋势，为学校课程设置、门生辅导等方面提供肯定的参考。你可以根据实际数据和需求，进一步扩展这个示例代码，举行更深入的门生选课数据分析和挖掘。

• 门生选课数据挖掘示例代码
  

以下是一个示例代码，展示如何对门生选课数据举行更深入的挖掘，包括课程关联分析和热门课程推荐：

1. import pandas as pd
2. from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules
4. # 创建一个示例的学生选课数据DataFrame
5. data = {
6.     '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
7.     '选课1': ['数据结构', '微观经济学', '心理统计学', '算法设计', '心理学导论'],
8.     '选课2': ['数据库系统', '宏观经济学', '实验心理学', '机器学习', '社会心理学'],
9.     '选课3': ['网络安全', '金融学原理', '临床心理学', '深度学习', '心理咨询'],
10. }
12. df = pd.DataFrame(data)
14. # 将选课数据转换成适合进行关联分析的形式
15. courses_list = df[['选课1', '选课2', '选课3']].values.tolist()
17. # 将课程转换成独热编码形式
18. te = TransactionEncoder()
19. te_ary = te.fit(courses_list).transform(courses_list)
20. courses_df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)
22. # 使用Apriori算法进行频繁项集挖掘
23. frequent_itemsets = apriori(courses_df, min_support=0.2, use_colnames=True)
25. # 根据频繁项集生成关联规则
26. rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.7)
28. print("\n关联规则：")
29. print(rules)
31. # 根据关联规则推荐热门课程
32. def recommend_courses(course_name):
33.     recommended_courses = rules[rules['antecedents'].apply(lambda x: course_name in x)]['consequents'].tolist()
34.     if recommended_courses:
35.         return recommended_courses[0]
36.     else:
37.         return "暂无推荐课程"
39. print("\n针对选课'数据结构'的推荐课程：")
40. print(recommend_courses('数据结构'))
42. print("\n针对选课'心理学导论'的推荐课程：")
43. print(recommend_courses('心理学导论'))

复制代码

这部分代码继承了上面的示例，通过Apriori算法举行频仍项集挖掘，并根据关联规则生成热门课程推荐功能。最后，通过定义一个函数recommend_courses，可以根据输入的课程名称推荐相关的热门课程。
如许的数据挖掘探索分析可以资助学校更好地了解门生的选课偏好，发现课程之间的关联性，为学校提供更好的课程推荐和课程设置建议。你可以根据实际的选课数据和需求，进一步扩展和优化这个示例代码，以满足更复杂的门生选课数据挖掘需求。
四、大门生运动参与数据分析数据挖掘示例代码

• 大门生运动参与数据分析示例代码
  

以下是一个示例代码，展示如何利用 Pandas 对门生参与各类运动的数据举行分析，以了解门生的交际圈子、爱好爱好，并评估运动对门生成长的影响：

1. import pandas as pd
3. # 创建一个示例的学生活动参与数据DataFrame
4. data = {
5.     '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
6.     '体育活动': [1, 0, 1, 1, 0],
7.     '艺术活动': [0, 1, 1, 0, 1],
8.     '科技活动': [1, 1, 0, 1, 0],
9.     '学术活动': [1, 1, 1, 0, 1],
10. }
12. df = pd.DataFrame(data)
14. # 统计每位学生参与各类活动的次数
15. df['总活动次数'] = df.iloc[:, 1:].sum(axis=1)
17. # 查看参与各类活动次数的分布情况
18. activity_counts = df.iloc[:, 1:].sum()
20. print("各类活动参与次数统计：")
21. print(activity_counts)
23. # 计算每种活动的参与率
24. activity_participation_rate = df.iloc[:,1:].mean() * 100
26. print("\n各类活动参与率：")
27. print(activity_participation_rate)
29. # 查找参与多种活动的学生
30. multi_activity_students = df[(df.iloc[:, 1:] > 0).sum(axis=1) > 1]['学生姓名'].tolist()
32. print("\n参与多种活动的学生：")
33. print(multi_activity_students)
35. # 分析活动参与与学术成绩的关系
36. # 假设这里有学生的学术成绩数据，可以将学术成绩数据与活动参与数据进行关联分析
38. # 假设学术成绩数据
39. grades_data = {
40.     '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
41.     '学术成绩': [85, 78, 92, 70, 88]
42. }
44. grades_df = pd.DataFrame(grades_data)
46. # 将学术成绩数据与活动参与数据合并
47. merged_df = pd.merge(df, grades_df, on='学生姓名')
49. # 计算活动参与与学术成绩的相关性
50. correlation = merged_df.corr()['学术成绩'].iloc[:-1]
52. print("\n活动参与与学术成绩的相关性：")
53. print(correlation)

复制代码

这部分示例代码通太过析门生运动参与数据，统计了各类运动的参与次数、参与率，找出了参与多种运动的门生，并展示了运动参与与学术成绩之间的关系分析。通过如许的分析，可以更好地了解门生的爱好爱好、交际圈子以及运动对门生成长的影响，为学校提供更好的门生发展和运动构造建议。你可以根据实际的门生运动参与数据和需求，进一步扩展和优化这个示例代码，以满足更复杂的数据分析需求。

• 大门生到场运动数据挖掘示例代码
  

对门生到场运动数据举行挖掘可以资助学校深入了解门生的爱好爱好、交际圈子以及运动对门生成长的影响。以下是一个示例代码，展示如何举行频仍项集挖掘和关联规则生成，以发现门生到场运动之间的关联性：

1. from mlxtend.frequent_patterns import apriori
2. from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
4. # 创建示例的学生活动参与数据DataFrame
5. data = {
6.     '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
7.     '体育活动': [1, 0, 1, 1, 0],
8.     '艺术活动': [0, 1, 1, 0, 1],
9.     '科技活动': [1, 1, 0, 1, 0],
10.     '学术活动': [1, 1, 1, 0, 1],
11. }
13. df = pd.DataFrame(data)
15. # 将学生姓名列设置为索引列
16. df.set_index('学生姓名', inplace=True)
18. # 将数据转换为适合进行频繁项集挖掘的格式
19. def encode_units(x):
20.     if x <= 0:
21.         return 0
22.     if x >= 1:
23.         return 1
25. df_encoded = df.applymap(encode_units)
27. # 进行频繁项集挖掘
28. frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.2, use_colnames=True)
30. # 生成关联规则
31. rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.7)
33. print("频繁项集：")
34. print(frequent_itemsets)
36. print("\n关联规则：")
37. print(rules)

复制代码

这段代码利用了 mlxtend 库举行频仍项集挖掘和关联规则生成。频仍项集挖掘可以资助发现门生到场运动的频仍组合，而关联规则则可以展现这些运动之间的关联性，例如哪些运动经常一起到场，以及它们之间的关联程度。通太过析这些关联规则，学校可以更好地了解门生的运动偏好和交际圈子，为运动构造和门生成长提供更有针对性的建议和支持。你可以根据实际数据的特点和需求，调解参数和阈值，进一步优化分析效果。
五、大门生消费举动数据分析数据挖掘示例代码

• 大门生消费举动数据分析示例代码
  

下面是一个示例代码，展示如何利用 Pandas 分析门生的消费举动数据，包括食堂消费和校园卡消费，以了解门生的消费习惯和偏好：

1. import pandas as pd
3. # 创建示例的学生消费行为数据DataFrame
4. data = {
5.     '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
6.     '食堂消费': [20.5, 15.2, 18.0, 25.5, 12.8],
7.     '校园卡消费': [30.0, 25.5, 28.2, 35.5, 20.3],
8. }
10. df = pd.DataFrame(data)
12. # 计算消费数据的统计信息
13. consumption_stats = df.describe()
15. print("消费数据统计信息：")
16. print(consumption_stats)
18. # 查找消费最高和最低的学生
19. max_consumer = df.loc[df['食堂消费'].idxmax(), '学生姓名']
20. min_consumer = df.loc[df['食堂消费'].idxmin(), '学生姓名']
22. print("\n食堂消费最高的学生：", max_consumer)
23. print("食堂消费最低的学生：", min_consumer)
25. # 计算消费数据的相关性
26. correlation = df.corr()
28. print("\n消费数据的相关性：")
29. print(correlation)
31. # 可视化消费数据
32. import matplotlib.pyplot as plt
34. # 设置绘图风格
35. plt.style.use('ggplot')
37. # 绘制食堂消费和校园卡消费的散点图
38. plt.scatter(df['食堂消费'], df['校园卡消费'])
39. plt.title('食堂消费和校园卡消费关系')
40. plt.xlabel('食堂消费')
41. plt.ylabel('校园卡消费')
42. plt.show()

复制代码

这段代码继承盘算了消费数据的相关性，并通过散点图展示了食堂消费和校园卡消费之间的关系。相关性分析可以资助学校了解不同消费项目之间的关联程度，从而更好地订定消费政策和服务。散点图则直观地展示了食堂消费和校园卡消费之间的分布环境，有助于发现可能存在的规律或非常环境。
你可以根据实际数据的特点和需求进一步扩展分析，好比分析消费数据的时间趋势、不同年级门生的消费习惯等，以提供更全面的消费举动洞察。

• 扩展数据分析示例代码
  

1. # 假设有更多的消费数据，包括不同时间段的消费情况和不同年级学生的消费习惯
2. # 创建示例的扩展消费数据DataFrame
3. data_ext = {
4.     '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
5.     '食堂消费': [20.5, 15.2, 18.0, 25.5, 12.8],
6.     '校园卡消费': [30.0, 25.5, 28.2, 35.5, 20.3],
7.     '消费时间': ['2024-03-10', '2024-03-11', '2024-03-10', '2024-03-11', '2024-03-10'],
8.     '年级': ['大一', '大二', '大一', '大三', '大二']
9. }
11. df_ext = pd.DataFrame(data_ext)
13. # 分析不同年级学生的消费习惯
14. avg_consumption_by_grade = df_ext.groupby('年级').mean()
16. print("\n不同年级学生的平均消费情况：")
17. print(avg_consumption_by_grade)
19. # 绘制不同年级学生的消费习惯条形图
20. plt.bar(avg_consumption_by_grade.index, avg_consumption_by_grade['食堂消费'], color='skyblue', label='食堂消费')
21. plt.bar(avg_consumption_by_grade.index, avg_consumption_by_grade['校园卡消费'], color='salmon', label='校园卡消费', alpha=0.7)
22. plt.xlabel('年级')
23. plt.ylabel('平均消费')
24. plt.title('不同年级学生的平均消费情况')
25. plt.legend()
26. plt.show()
28. # 分析消费数据的时间趋势
29. daily_consumption = df_ext.groupby('消费时间').sum()
31. print("\n消费数据的时间趋势：")
32. print(daily_consumption)
34. # 绘制消费数据的时间趋势折线图
35. daily_consumption.plot(kind='line', marker='o')
36. plt.title('消费数据的时间趋势')
37. plt.xlabel('日期')
38. plt.ylabel('消费总额')
39. plt.show()

复制代码

这段代码扩展了消费数据的分析，包括了不同年级大门生的平均消费环境和消费数据的时间趋势分析。通太过析不同年级大门生的消费习惯，学校可以更好地了解不同年级大门生的消费偏好，从而调解服务和政策以满足不同群体的需求。同时，时间趋势分析可以资助学校发现消费数据的变化规律，为未来的决议提供参考依据。
你可以根据详细需求进一步扩展分析，好比探索不同性别门生的消费习惯、分析特定消费项目的流行度等，以获取更全面的消费举动洞察。

• 进一步扩展数据分析示例代码
  

1. # 假设需要进一步扩展消费数据分析，包括性别、消费项目偏好等方面
2. # 创建示例的性别和消费项目偏好数据DataFrame
3. data_gender_preference = {
4.     '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
5.     '性别': ['男', '男', '女', '女', '男'],
6.     '零食消费': [8.5, 12.0, 10.2, 6.5, 9.8],
7.     '文具消费': [5.0, 7.5, 6.8, 4.2, 6.0]
8. }
10. df_gender_preference = pd.DataFrame(data_gender_preference)
12. # 分析不同性别学生的消费项目偏好
13. avg_preference_by_gender = df_gender_preference.groupby('性别').mean()
15. print("\n不同性别学生的消费项目偏好：")
16. print(avg_preference_by_gender)
18. # 绘制不同性别学生的消费项目偏好堆叠条形图
19. avg_preference_by_gender.plot(kind='bar', stacked=True)
20. plt.title('不同性别学生的消费项目偏好')
21. plt.xlabel('性别')
22. plt.ylabel('平均消费')
23. plt.show()
25. # 分析消费项目之间的相关性
26. correlation_preference = df_gender_preference[['零食消费', '文具消费']].corr()
28. print("\n消费项目之间的相关性：")
29. print(correlation_preference)

复制代码

这段代码进一步扩展了消费数据分析，包括了不同性别门生的消费项目偏好分析和消费项目之间的相关性分析。通太过析不同性别门生对不同消费项目的偏好，学校可以更好地了解门生的消费需求，为商品采购和服务提供引导。同时，相关性分析可以资助学校了解不同消费项目之间的关联程度，为订定综合消费策略提供参考。
你可以根据详细需求进一步扩展分析，好比探索不同专业门生的消费举动、分析不同校区门生的消费习惯等，以获取更全面的消费举动洞察，资助学校更好地管理消费服务和优化门生体验。

• 大门生消费举动数据挖掘示例代码
  

以下是一个示例代码，用于举行大门生消费举动数据挖掘的分析，包括数据加载、数据洗濯、数据探索性分析和可视化展示等步骤：

1. import pandas as pd
2. import matplotlib.pyplot as plt
3. import seaborn as sns
5. # 加载大学生消费行为数据
6. # 假设数据文件为 'student_consumption_data.csv'，包括学生姓名、性别、年级、消费金额等字段
7. df = pd.read_csv('student_consumption_data.csv')
9. # 数据清洗
10. # 检查缺失值
11. missing_values = df.isnull().sum()
12. print("缺失值情况：")
13. print(missing_values)
15. # 数据探索性分析
16. # 统计不同性别学生的消费总额
17. total_consumption_by_gender = df.groupby('性别')['消费金额'].sum()
19. print("\n不同性别学生的消费总额：")
20. print(total_consumption_by_gender)
22. # 绘制不同性别学生的消费总额条形图
23. plt.figure(figsize=(8, 6))
24. sns.barplot(x=total_consumption_by_gender.index, y=total_consumption_by_gender.values)
25. plt.title('不同性别学生的消费总额')
26. plt.xlabel('性别')
27. plt.ylabel('消费总额')
28. plt.show()
30. # 探索消费金额分布
31. plt.figure(figsize=(10, 6))
32. sns.histplot(df['消费金额'], bins=20, kde=True)
33. plt.title('消费金额分布')
34. plt.xlabel('消费金额')
35. plt.ylabel('频数')
36. plt.show()
38. # 探索不同年级学生的消费情况
39. plt.figure(figsize=(10, 6))
40. sns.boxplot(x='年级', y='消费金额', data=df)
41. plt.title('不同年级学生的消费情况')
42. plt.xlabel('年级')
43. plt.ylabel('消费金额')
44. plt.show()

复制代码

这段示例代码展示了如何举行大门生消费举动数据的挖掘分析，包括数据加载、数据洗濯、数据探索性分析和可视化展示。通过这些分析，学校可以更好地了解门生的消费习惯、消费偏好和消费举动。

• 进一步扩展挖掘数据探索分析示例代码。
  

进一步扩展挖掘数据探索分析不同性别门生在不同消费项目上的平均消费。以下是示例代码：

1. # 进一步探索分析不同性别学生在不同消费项目上的平均消费
2. avg_consumption_by_gender = df.groupby('性别').mean()
4. print("\n不同性别学生在不同消费项目上的平均消费：")
5. print(avg_consumption_by_gender)
7. # 绘制不同性别学生在不同消费项目上的平均消费堆叠条形图
8. plt.figure(figsize=(10, 6))
9. df.groupby('性别').mean().plot(kind='bar', stacked=True)
10. plt.title('不同性别学生在不同消费项目上的平均消费')
11. plt.xlabel('性别')
12. plt.ylabel('平均消费金额')
13. plt.show()
15. # 探索不同年级学生在不同消费项目上的平均消费
16. avg_consumption_by_grade = df.groupby('年级').mean()
18. print("\n不同年级学生在不同消费项目上的平均消费：")
19. print(avg_consumption_by_grade)
21. # 绘制不同年级学生在不同消费项目上的平均消费堆叠条形图
22. plt.figure(figsize=(12, 6))
23. df.groupby('年级').mean().plot(kind='bar', stacked=True)
24. plt.title('不同年级学生在不同消费项目上的平均消费')
25. plt.xlabel('年级')
26. plt.ylabel('平均消费金额')
27. plt.show()

复制代码

这段代码继承扩展了大门生消费举动数据挖掘的探索分析，包括了不同性别门生在不同消费项目上的平均消费分析和可视化展示，以及不同年级门生在不同消费项目上的平均消费分析和可视化展示。通过数据挖掘探索分析，学校可以更深入地了解不同群体门生的消费习惯和消费偏好，为提供更精准的消费服务和订定针对性的消费政策提供参考。
六、大门生交际网络数据分析数据挖掘示例代码

• 大门生交际网络数据分析示例代码
  

以下是一个示例代码，用于对大门生交际网络数据举行分析，探索大门生之间的交际关系和影响力较大的大门生：

1. import pandas as pd
2. import networkx as nx
3. import matplotlib.pyplot as plt
5. # 加载大学生社交网络数据
6. # 假设数据文件为 'student_social_network_data.csv'，包括学生姓名、关注的学生等字段
7. df = pd.read_csv('student_social_network_data.csv')
9. # 创建有向图
10. G = nx.DiGraph()
12. # 添加边
13. for index, row in df.iterrows():
14.     student = row['学生姓名']
15.     follows = row['关注的学生'].split(',')  # 假设关注的学生以逗号分隔
16.     for follow in follows:
17.         G.add_edge(student, follow)
19. # 绘制网络图
20. plt.figure(figsize=(12, 12))
21. pos = nx.spring_layout(G)  # 定义节点位置
22. nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_size=2000, node_color='skyblue', font_size=10, font_color='black', edge_color='gray', linewidths=1, arrowsize=20)
23. plt.title('学生社交网络图')
24. plt.show()
26. # 计算节点的度中心性
27. degree_centrality = nx.degree_centrality(G)
29. # 找出影响力较大的学生（度中心性排名靠前的学生）
30. sorted_degree_centrality = sorted(degree_centrality.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
32. print("\n影响力较大的学生（度中心性排名靠前的学生）：")
33. for student, centrality in sorted_degree_centrality[:5]:
34.     print(f"{student}: {centrality}")

复制代码

这段示例代码展示了如何利用Pandas和NetworkX库对门生交际网络数据举行分析，创建门生之间的交际网络图，并盘算节点的度中央性来探索影响力较大的门生。通过这些分析，学校可以了解门生之间的交际关系，发现影响力较大的门生，为交际运动和门生关系管理提供参考。

• 大门生交际网络数据挖掘示例代码
  

以下是一个示例代码，用于对大门生交际网络数据举行挖掘分析：

1. import pandas as pd
2. import networkx as nx
3. import matplotlib.pyplot as plt
5. # 加载大学生社交网络数据
6. # 假设数据文件为 'undergraduate_social_network_data.csv'，包括学生姓名、好友列表等字段
7. df = pd.read_csv('undergraduate_social_network_data.csv')
9. # 创建无向图
10. G = nx.Graph()
12. # 添加边
13. for index, row in df.iterrows():
14.     student = row['学生姓名']
15.     friends = row['好友列表'].split(',')  # 假设好友列表以逗号分隔
16.     for friend in friends:
17.         G.add_edge(student, friend)
19. # 绘制网络图
20. plt.figure(figsize=(12, 12))
21. pos = nx.spring_layout(G)  # 定义节点位置
22. nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_size=2000, node_color='skyblue', font_size=10, font_color='black', edge_color='gray', linewidths=1)
23. plt.title('大学生社交网络图')
24. plt.show()
26. # 计算节点的介数中心性
27. betweenness_centrality = nx.betweenness_centrality(G)
29. # 找出影响力较大的学生（介数中心性排名靠前的学生）
30. sorted_betweenness_centrality = sorted(betweenness_centrality.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
32. print("\n影响力较大的学生（介数中心性排名靠前的学生）：")
33. for student, centrality in sorted_betweenness_centrality[:5]:
34.     print(f"{student}: {centrality}")

复制代码

这段示例代码展示了如何利用Pandas和NetworkX库对大门生交际网络数据举行挖掘分析，创建门生之间的交际网络图，并盘算节点的介数中央性来探索影响力较大的门生。通过这些分析，学校可以了解门生之间的交际关系，发如今交际网络中具有紧张影响力的门生，为交际运动和门生关系管理提供参考。
七、大门生考勤数据分析数据挖掘示例代码

• 大门生考勤数据分析示例代码
  

以下是一个示例代码，用于分析大门生的考勤数据，了解大门生的出勤环境、迟到早退环境，资助学校举行考勤管理和监视：

1. import pandas as pd
3. # 加载学生考勤数据
4. # 假设数据文件为 'student_attendance_data.csv'，包括学生姓名、考勤日期、出勤状态（出勤、迟到、早退等）等字段
5. df = pd.read_csv('student_attendance_data.csv')
7. # 统计每位学生的出勤情况
8. attendance_summary = df.groupby('学生姓名')['出勤状态'].value_counts().unstack().fillna(0)
10. # 计算迟到和早退次数
11. attendance_summary['迟到次数'] = attendance_summary['迟到'] + attendance_summary['迟到早退']
12. attendance_summary['早退次数'] = attendance_summary['早退'] + attendance_summary['迟到早退']
14. # 输出每位学生的出勤情况统计
15. print("学生出勤情况统计：")
16. print(attendance_summary)
18. # 统计全校迟到和早退情况
19. total_late_count = attendance_summary['迟到次数'].sum()
20. total_early_leave_count = attendance_summary['早退次数'].sum()
22. print("\n全校迟到次数：", total_late_count)
23. print("全校早退次数：", total_early_leave_count)
25. # 可视化学生出勤情况
26. attendance_summary.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(12, 6), colormap='Paired')
27. plt.title('学生出勤情况统计')
28. plt.xlabel('学生姓名')
29. plt.ylabel('出勤次数')
30. plt.legend(title='出勤状态')
31. plt.show()
33. # 分析迟到次数与早退次数的相关性
34. correlation = attendance_summary['迟到次数'].corr(attendance_summary['早退次数'])
35. print("\n迟到次数与早退次数的相关性：", correlation)

复制代码

这段代码继承完善了大门生考勤数据的分析，包括统计每位大门生的出勤环境、盘算迟到和早退次数，输出全校迟到和早退环境统计，绘制大门生出勤环境的可视化图表，并分析迟到次数与早退次数的相关性。通过这些分析，学校可以更好地了解大门生的考勤环境，发现题目并及时举行管理和监视。

• 大门生考勤数据挖掘示例代码
  

以下是一个示例代码，用于举行大门生考勤数据挖掘，发现潜在的规律和趋势：

1. import pandas as pd
2. import matplotlib.pyplot as plt
3. import seaborn as sns
5. # 加载学生考勤数据
6. df = pd.read_csv('student_attendance_data.csv')
8. # 将考勤日期转换为日期时间类型
9. df['考勤日期'] = pd.to_datetime(df['考勤日期'])
11. # 提取考勤日期中的年份和月份信息
12. df['年份'] = df['考勤日期'].dt.year
13. df['月份'] = df['考勤日期'].dt.month
15. # 统计每个月的迟到次数和早退次数
16. monthly_attendance = df.groupby(['年份', '月份'])['出勤状态'].value_counts().unstack().fillna(0)
17. monthly_attendance['迟到次数'] = monthly_attendance['迟到'] + monthly_attendance['迟到早退']
18. monthly_attendance['早退次数'] = monthly_attendance['早退'] + monthly_attendance['迟到早退']
20. # 绘制每个月的迟到次数和早退次数趋势图
21. plt.figure(figsize=(12, 6))
22. sns.lineplot(data=monthly_attendance, x='月份', y='迟到次数', hue='年份', marker='o', palette='Set1')
23. plt.title('每月迟到次数趋势')
24. plt.xlabel('月份')
25. plt.ylabel('迟到次数')
26. plt.legend(title='年份')
27. plt.show()
29. plt.figure(figsize=(12, 6))
30. sns.lineplot(data=monthly_attendance, x='月份', y='早退次数', hue='年份', marker='o', palette='Set2')
31. plt.title('每月早退次数趋势')
32. plt.xlabel('月份')
33. plt.ylabel('早退次数')
34. plt.legend(title='年份')
35. plt.show()
37. # 分析不同年级学生的考勤情况
38. grade_attendance = df.groupby('年级')['出勤状态'].value_counts().unstack().fillna(0)
39. grade_attendance['迟到次数'] = grade_attendance['迟到'] + grade_attendance['迟到早退']
40. grade_attendance['早退次数'] = grade_attendance['早退'] + grade_attendance['迟到早退']
42. # 绘制不同年级学生的迟到次数和早退次数柱状图
43. plt.figure(figsize=(12, 6))
44. grade_attendance[['迟到次数', '早退次数']].plot(kind='bar', stacked=True, colormap='Paired')
45. plt.title('不同年级学生的迟到次数和早退次数')
46. plt.xlabel('年级')
47. plt.ylabel('次数')
48. plt.legend(title='出勤状态')
49. plt.show()

复制代码

这段代码继承完善了大门生考勤数据的挖掘分析，包括绘制每月迟到次数和早退次数的趋势图，分析不同年级大门生的考勤环境并绘制柱状图展示迟到次数和早退次数。通过这些分析，学校可以更全面地了解大门生的考勤环境，发现规律和趋势，为考勤管理提供数据支持和决议参考。
八、大门生康健数据分析数据挖掘示例代码

• 大门生康健数据分析示例代码
  

以下是一个示例代码，用于利用 Pandas 对大门生的康健数据举行分析，包括体重、身高、运动习惯等信息，资助学校关注大门生的康健状况：

1. import pandas as pd
2. import matplotlib.pyplot as plt
3. import seaborn as sns
5. # 加载学生健康数据
6. df = pd.read_csv('student_health_data.csv')
8. # 查看数据的基本信息
9. print(df.head())
10. print(df.describe())
12. # 绘制学生体重和身高的散点图
13. plt.figure(figsize=(10, 6))
14. sns.scatterplot(x='体重', y='身高', data=df, hue='性别', style='运动习惯')
15. plt.title('学生体重和身高分布')
16. plt.xlabel('体重(kg)')
17. plt.ylabel('身高(cm)')
18. plt.legend(title='性别')
19. plt.show()
21. # 分析不同性别学生的体重分布
22. plt.figure(figsize=(8, 6))
23. sns.histplot(data=df, x='体重', hue='性别', kde=True, bins=10)
24. plt.title('不同性别学生的体重分布')
25. plt.xlabel('体重(kg)')
26. plt.ylabel('频数')
27. plt.show()
29. # 分析学生的运动习惯情况
30. exercise_counts = df['运动习惯'].value_counts()
31. plt.figure(figsize=(8, 6))
32. exercise_counts.plot(kind='bar', color='skyblue')
33. plt.title('学生运动习惯分布')
34. plt.xlabel('运动习惯')
35. plt.ylabel('人数')
36. plt.show()

复制代码

这段代码展示了如何利用 Pandas 对大门生的康健数据举行分析，包括绘制大门生体重和身高的散点图、分析不同性别大门生的体重分布以及分析大门生的运动习惯环境。通过这些分析，学校可以更好地了解大门生的康健状况，发现潜在的康健题目，订定相关的康健管理和教育计划。

• 大门生康健数据挖掘示例代码
  

以下是一个示例代码，用于举行大门生康健数据挖掘的分析：

1. import pandas as pd
2. import matplotlib.pyplot as plt
3. import seaborn as sns
5. # 加载学生健康数据
6. df = pd.read_csv('student_health_data.csv')
8. # 查看数据的基本信息
9. print(df.head())
10. print(df.describe())
12. # 统计不同性别学生的平均体重和身高
13. gender_stats = df.groupby('性别').agg({'体重': 'mean', '身高': 'mean'}).reset_index()
14. print(gender_stats)
16. # 绘制不同性别学生的体重箱线图
17. plt.figure(figsize=(8, 6))
18. sns.boxplot(x='性别', y='体重', data=df)
19. plt.title('不同性别学生的体重分布')
20. plt.xlabel('性别')
21. plt.ylabel('体重(kg)')
22. plt.show()
24. # 分析运动习惯与体重之间的关系
25. plt.figure(figsize=(8, 6))
26. sns.violinplot(x='运动习惯', y='体重', data=df, hue='性别', split=True)
27. plt.title('运动习惯与体重的关系')
28. plt.xlabel('运动习惯')
29. plt.ylabel('体重(kg)')
30. plt.legend(title='性别')
31. plt.show()
33. # 计算体重和身高之间的相关性
34. correlation = df['体重'].corr(df['身高'])
35. print(f"体重和身高的相关性系数为: {correlation}")
37. # 绘制体重和身高的散点图及拟合线
38. plt.figure(figsize=(8, 6))
39. sns.regplot(x='身高', y='体重', data=df)
40. plt.title('体重和身高的关系')
41. plt.xlabel('身高(cm)')
42. plt.ylabel('体重(kg)')
43. plt.show()

复制代码

这段代码展示了如何利用 Pandas 对大门生康健数据举行挖掘分析，包括统计不同性别大门生的平均体重和身高、绘制不同性别门生的体重箱线图、分析运动习惯与体重之间的关系、盘算体重和身高之间的相关性以及绘制体重和身高的散点图及拟合线。这些分析可以资助学校更全面地了解大门生的康健状况，发现规律和趋势，为康健管理和教育提供数据支持和决议参考。
九、大门生生理康健数据分析数据挖掘示例代码

• 大门生生理康健数据分析示例代码
  

以下是一个示例代码，用于利用 Pandas 对大门生的生理康健数据举行分析，包括压力程度、情绪波动等信息，资助学校及时发现并关注大门生的生理康健题目：

1. import pandas as pd
2. import matplotlib.pyplot as plt
3. import seaborn as sns
5. # 加载学生心理健康数据
6. df = pd.read_csv('student_mental_health_data.csv')
8. # 查看数据的基本信息
9. print(df.head())
10. print(df.describe())
12. # 统计不同年级学生的平均压力水平
13. grade_stress = df.groupby('年级')['压力水平'].mean().reset_index()
14. print(grade_stress)
16. # 绘制不同年级学生的压力水平柱状图
17. plt.figure(figsize=(8, 6))
18. sns.barplot(x='年级', y='压力水平', data=df, palette='coolwarm')
19. plt.title('不同年级学生的平均压力水平')
20. plt.xlabel('年级')
21. plt.ylabel('压力水平')
22. plt.show()
24. # 分析情绪波动与压力水平的关系
25. plt.figure(figsize=(8, 6))
26. sns.scatterplot(x='情绪波动', y='压力水平', data=df, hue='性别')
27. plt.title('情绪波动与压力水平关系')
28. plt.xlabel('情绪波动')
29. plt.ylabel('压力水平')
30. plt.legend(title='性别')
31. plt.show()
33. # 计算压力水平和情绪波动之间的相关性
34. correlation = df['压力水平'].corr(df['情绪波动'])
35. print(f"压力水平和情绪波动的相关性系数为: {correlation}")

复制代码

这段代码展示了如何利用 Pandas 对大门生的生理康健数据举行分析，包括统计不同年级大门生的平均压力程度、绘制不同年级大门生的压力程度柱状图、分析情绪波动与压力程度之间的关系，以及盘算压力程度和情绪波动之间的相关性。这些分析有助于学校及时发现大门生的生理康健题目，关注大门生的生理状态，提供须要的支持和资助。

• 大门生生理康健数据挖掘示例代码
  

以下是一个示例代码，用于举行大门生生理康健数据挖掘的分析：

1. import pandas as pd
2. import matplotlib.pyplot as plt
3. import seaborn as sns
5. # 加载学生心理健康数据
6. df = pd.read_csv('student_mental_health_data.csv')
8. # 查看数据的基本信息
9. print(df.head())
10. print(df.describe())
12. # 统计不同性别学生的平均压力水平和情绪波动
13. gender_stats = df.groupby('性别').agg({'压力水平': 'mean', '情绪波动': 'mean'}).reset_index()
14. print(gender_stats)
16. # 绘制不同性别学生的压力水平和情绪波动柱状图
17. plt.figure(figsize=(8, 6))
18. sns.barplot(x='性别', y='压力水平', data=df, palette='coolwarm')
19. plt.title('不同性别学生的平均压力水平')
20. plt.xlabel('性别')
21. plt.ylabel('压力水平')
22. plt.show()
24. plt.figure(figsize=(8, 6))
25. sns.barplot(x='性别', y='情绪波动', data=df, palette='coolwarm')
26. plt.title('不同性别学生的平均情绪波动')
27. plt.xlabel('性别')
28. plt.ylabel('情绪波动')
29. plt.show()
31. # 分析压力水平和情绪波动之间的关系
32. plt.figure(figsize=(8, 6))
33. sns.scatterplot(x='压力水平', y='情绪波动', data=df, hue='年级')
34. plt.title('压力水平和情绪波动关系')
35. plt.xlabel('压力水平')
36. plt.ylabel('情绪波动')
37. plt.legend(title='年级')
38. plt.show()
40. # 计算压力水平和情绪波动之间的相关性
41. correlation = df['压力水平'].corr(df['情绪波动'])
42. print(f"压力水平和情绪波动的相关性系数为: {correlation}")

复制代码

这段代码展示了如何利用 Pandas 对门生生理康健数据举行挖掘分析，包括统计不同性别门生的平均压力程度和情绪波动、绘制不同性别门生的压力程度和情绪波动柱状图、分析压力程度和情绪波动之间的关系，以及盘算压力程度和情绪波动之间的相关性。这些分析有助于学校更好地了解门生的生理康健状况，发现潜在题目并提供相应支持和干预措施。
十、大门生就业数据分析数据挖掘示例代码

• 大门生就业数据分析示例代码
  

以下是一个示例代码，用于利用 Pandas 对大门生的就业数据举行分析，包括就业率、就业岗位分布等信息，资助学校了解毕业生的就业环境并优化教学计划：

1. import pandas as pd
2. import matplotlib.pyplot as plt
3. import seaborn as sns
5. # 加载学生就业数据
6. df = pd.read_csv('graduate_employment_data.csv')
8. # 查看数据的基本信息
9. print(df.head())
10. print(df.describe())
12. # 计算就业率
13. employment_rate = df['是否就业'].value_counts(normalize=True) * 100
14. print("就业率:")
15. print(employment_rate)
17. # 绘制就业率饼图
18. plt.figure(figsize=(6, 6))
19. plt.pie(employment_rate, labels=employment_rate.index, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
20. plt.title('学生就业率分布')
21. plt.show()
23. # 统计不同岗位的就业人数
24. job_distribution = df['就业岗位'].value_counts().reset_index()
25. job_distribution.columns = ['就业岗位', '人数']
26. print("就业岗位分布:")
27. print(job_distribution)
29. # 绘制就业岗位分布条形图
30. plt.figure(figsize=(12, 6))
31. sns.barplot(x='就业岗位', y='人数', data=job_distribution, palette='viridis')
32. plt.xticks(rotation=45)
33. plt.title('学生就业岗位分布')
34. plt.xlabel('就业岗位')
35. plt.ylabel('人数')
36. plt.show()
38. # 分析就业率与专业相关性
39. major_employment_rate = df.groupby('专业')['是否就业'].mean().reset_index()
40. major_employment_rate = major_employment_rate.sort_values(by='是否就业', ascending=False)
41. print("各专业就业率:")
42. print(major_employment_rate)

复制代码

这段代码展示了如何利用 Pandas 对大门生的就业数据举行分析，包括盘算就业率、绘制就业率饼图、统计不同岗位的就业人数、绘制就业岗位分布条形图，以及分析就业率与专业之间的相关性。这些分析有助于学校了解毕业生的就业环境，优化教学计划以进步大门生就业竞争力。

• 大门生就业数据挖掘示例代码
  

以下是一个重新计划的大门生就业数据挖掘示例代码，展示了如何利用聚类分析对大门生就业数据举行挖掘：

1. import pandas as pd
2. from sklearn.cluster import KMeans
3. import matplotlib.pyplot as plt
5. # 加载大学生就业数据
6. df = pd.read_csv('university_graduates_employment_data.csv')
8. # 选择特征进行聚类分析
9. features = df[['GPA', 'Internship Experience', 'Communication Skills']]
11. # 使用KMeans进行聚类分析
12. kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
13. df['Cluster'] = kmeans.fit_predict(features)
15. # 可视化聚类结果
16. plt.figure(figsize=(8, 6))
17. colors = ['r', 'g', 'b']
18. for cluster_num, color in zip(range(3), colors):
19.     cluster = df[df['Cluster'] == cluster_num]
20.     plt.scatter(cluster['GPA'], cluster['Communication Skills'], color=color, label=f'Cluster {cluster_num}')
22. plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 2], s=100, color='black', marker='X', label='Centroids')
23. plt.xlabel('GPA')
24. plt.ylabel('Communication Skills')
25. plt.title('Clustering of University Graduates based on GPA and Communication Skills')
26. plt.legend()
27. plt.show()

复制代码

这段代码展示了如何利用 KMeans 聚类分析方法对大门生就业数据举行挖掘，选取了 GPA、练习经验和沟通能力作为特征举行聚类分析，并可视化了聚类效果。这种分析有助于发现大门生就业群体中的潜在模式和聚集，为学校提供更深入的洞察，以便优化教学计划和就业引导。
十一、大门生留宿数据分析数据挖掘示例代码

• 大门生留宿数据分析示例代码
  

以下是一个示例代码，展示了如何利用 Pandas 分析大门生留宿数据，了解大门生的留宿选择、留宿费用等环境：

1. import pandas as pd
2. import matplotlib.pyplot as plt
3. import seaborn as sns
5. # 加载学生住宿数据
6. df = pd.read_csv('student_accommodation_data.csv')
8. # 查看数据的基本信息
9. print(df.head())
10. print(df.describe())
12. # 统计不同类型住宿的选择情况
13. accommodation_choice = df['Accommodation Type'].value_counts()
14. print("不同类型住宿的选择情况:")
15. print(accommodation_choice)
17. # 绘制住宿类型选择饼图
18. plt.figure(figsize=(6, 6))
19. plt.pie(accommodation_choice, labels=accommodation_choice.index, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
20. plt.title('学生住宿类型选择分布')
21. plt.show()
23. # 分析住宿费用分布
24. plt.figure(figsize=(10, 6))
25. sns.histplot(df['Accommodation Cost'], bins=10, kde=True, color='skyblue')
26. plt.title('学生住宿费用分布')
27. plt.xlabel('Accommodation Cost')
28. plt.ylabel('Count')
29. plt.show()
31. # 计算不同类型住宿的平均费用
32. average_cost_by_accommodation = df.groupby('Accommodation Type')['Accommodation Cost'].mean().reset_index()
33. average_cost_by_accommodation = average_cost_by_accommodation.sort_values(by='Accommodation Cost', ascending=False)
34. print("不同类型住宿的平均费用:")
35. print(average_cost_by_accommodation)

复制代码

这段代码展示了如何利用 Pandas 对大门生留宿数据举行分析，包括统计不同类型留宿的选择环境、绘制留宿类型选择饼图、分析留宿费用分布并绘制直方图，以及盘算不同类型留宿的平均费用。这些分析有助于学校了解门生的留宿需求和选择偏好，为留宿管理和规划提供参考依据。

• 大门生数据挖掘示例代码
  

以下是一个示例代码，展示了如何对大门生留宿数据举行数据挖掘分析：

1. import pandas as pd
2. from sklearn.cluster import KMeans
3. import matplotlib.pyplot as plt
5. # 加载学生住宿数据
6. df = pd.read_csv('student_accommodation_data.csv')
8. # 选择用于聚类的特征
9. X = df[['Accommodation Cost', 'Distance to Campus']]
11. # 使用K均值算法进行聚类
12. kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
13. df['Cluster'] = kmeans.fit_predict(X)
15. # 可视化聚类结果
16. plt.figure(figsize=(8, 6))
17. plt.scatter(df['Accommodation Cost'], df['Distance to Campus'], c=df['Cluster'], cmap='viridis', s=50)
18. plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=200, c='red', label='Centroids')
19. plt.xlabel('Accommodation Cost')
20. plt.ylabel('Distance to Campus')
21. plt.title('学生住宿数据聚类结果')
22. plt.legend()
23. plt.show()
25. # 分析每个簇的统计信息
26. cluster_stats = df.groupby('Cluster').agg({'Accommodation Cost': 'mean', 'Distance to Campus': 'mean', 'Accommodation Type': 'count'}).reset_index()
27. cluster_stats.columns = ['Cluster', 'Avg Accommodation Cost', 'Avg Distance to Campus', 'Number of Students']
28. print("每个簇的统计信息:")
29. print(cluster_stats)

复制代码

这段代码展示了如何利用 K均值算法对大门生留宿数据举行聚类分析，根据留宿费用和距离学校的远近举行聚类，并可视化聚类效果。通太过析每个簇的统计信息，可以更好地了解不同群体大门生的留宿特点，为学校提供留宿管理和规划方面的建议。
十二、归纳知识点

对于举行大门生全方位数据分析和数据挖掘，以下是一些紧张的知识点归纳：

• 数据网络和洗濯：
  1.1 数据网络：网络包括门生个人信息、学习成绩、生理康健指标、就业环境、留宿选择等各方面的数据。
  1.2. 数据洗濯：处理缺失值、非常值，去重复等，确保数据质量。
  
• 数据探索性分析（EDA）：
  2.1 统计形貌：对数据举行基本统计形貌，如平均值、标准差、分布等。
  2.2数据可视化：绘制直方图、散点图、箱线图等，探索数据之间的关系。
  
• 特征工程：
  3.1 特征选择：选择对分析和建模有意义的特征。
  3.2 特征转换：对特征举行编码、标准化、归一化等处理。
  
• 数据建模：
  4.1 监视学习：利用分类、回归等算法预测门生就业环境、生理康健指标等。
  4.2 无监视学习：利用聚类算法对门生群体举行分组，发现不同群体的特征。
  
• 模型评估和优化：
  5.1 评估指标：利用正确率、准确率、召回率、F1分数等指标评估模型性能。
  5.2 模型优化：调参、特征选择、集成学习等方法提升模型性能。
  
• 数据挖掘技能：
  6.1关联规则挖掘：发现不同数据之间的关联规则，如门生就业环境与学习成绩的关系。
  6.2聚类分析：对门生举行分群，发现不同群体特征。
  6.3文本挖掘：分析门生反馈、论文等文本数据，了解门生需求和情绪。
  
• 时间序列分析：
  7.1 对门生数据随时间变化的趋势举行分析，如门生成绩随时间的变化、生理康健指标的波动等。
  
• 可解释性和可视化：
  8.1 解释模型效果：解释模型如何做出预测或分类。
  8.2可视化效果：利用图表、图形展示数据分析和挖掘效果，进步数据转达效果。
  
• 道德和隐私思量：
  9.1 确保数据利用符合道德标准和隐私法规，保护门生数据安全和隐私。
  

综上所述，大门生全方位数据分析和数据挖掘须要综合运用数据处理、统计分析、机器学习等技能，以深入了解门生群体特征、提供决议支持和优化学校管理。

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。