随着信息技术的发展，高校学工系统在学生管理中的应用日益广泛。特别是在扬州市，众多高校的学生日常行为数据通过学工系统得以记录与存储，这些数据为学校管理提供了宝贵的资源。本文旨在通过对学工系统数据的采集、清洗及分析，探索扬州市高校学生的日常行为模式，并提出相应的改进建议。
首先，从学工系统中提取学生的基本信息、课程安排、考勤记录等数据。以下是Python代码示例，用于从数据库中提取数据：
import pandas as pd
import sqlite3
# 连接学工系统数据库
conn = sqlite3.connect('student_system.db')
query = "SELECT student_id, name, attendance, course FROM student_records"
data = pd.read_sql_query(query, conn)
conn.close()
print(data.head())
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其次，对提取的数据进行预处理，包括去除重复值、填补缺失值以及异常值检测。例如，使用Pandas库进行数据清洗：
# 去除重复值
data.drop_duplicates(inplace=True)
# 填补缺失值
data['attendance'].fillna(method='ffill', inplace=True)
# 异常值检测
def detect_outliers(df, col):
q1 = df[col].quantile(0.25)
q3 = df[col].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr
return df[(df[col] < lower_bound) | (df[col] > upper_bound)]
outliers = detect_outliers(data, 'attendance')
print(outliers)
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最后，利用统计分析方法对数据进行建模，以揭示扬州市高校学生的行为特征。例如，通过聚类分析识别不同群体的学生行为模式：
from sklearn.cluster import KMeans
# 特征选择
features = data[['course_count', 'attendance_rate']]
# 聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
data['cluster'] = kmeans.fit_predict(features)
print(data.groupby('cluster').mean())
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综上所述，通过对学工系统数据的全面分析，可以为扬州市高校的管理决策提供科学依据。未来的研究可以进一步结合更多维度的数据，如社交网络数据，以实现更精准的学生行为预测。
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