在现代高校管理中，“学工系统”扮演着至关重要的角色，尤其在扬州地区的高校中，该系统广泛应用于学生信息管理、成绩记录、奖惩处理等多个方面。随着数据量的不断增长，传统的管理方式已难以满足高效、精准的需求。因此，结合计算机技术对“学工系统”进行优化和数据分析显得尤为重要。

本文以扬州某高校为例，介绍如何利用Python语言对学工系统中的数据进行提取、清洗与分析。首先，通过API接口或数据库连接获取原始数据，然后使用Pandas库进行数据预处理，包括缺失值处理、重复数据删除等。接着，利用Matplotlib或Seaborn进行可视化分析，帮助管理人员更直观地了解学生动态。

此外，文章还探讨了如何构建一个轻量级的数据集成平台，实现多系统间的数据互通。通过引入Flask框架搭建Web服务，将学工系统的数据整合到统一平台上，提升数据利用率与决策支持能力。

最后，文章总结了技术实施过程中遇到的挑战与解决方案，并展望了未来在人工智能与大数据技术加持下，学工系统可能带来的智能化变革。这一实践不仅提高了扬州高校的信息化管理水平，也为其他地区高校提供了可借鉴的技术方案。