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基于招生网数据分析的沧州高校资源优化研究
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随着信息技术的发展，招生网作为高校信息发布的主渠道，其数据蕴含了丰富的教育信息。本文以沧州市为例，探讨如何通过数据挖掘技术对招生网数据进行深入分析，以优化区域教育资源配置。
首先，本文构建了一个基于Python的数据采集框架。使用`requests`库抓取招生网上的公开数据，并通过`BeautifulSoup`解析HTML结构，提取出各高校的基本信息（如名称、专业设置、招生计划等）。代码示例如下：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_data(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
return soup
url = "http://www.cangzhou.edu.cn/zhaoshengwang"
soup = fetch_data(url)
schools = soup.find_all('div', class_='school-info')
for school in schools:
name = school.find('h3').text
print(f"学校名称: {name}")
]]>
其次，本文采用数据清洗与特征提取技术，对采集到的数据进行预处理。利用Pandas库处理缺失值和重复数据，同时使用Numpy进行统计分析。通过分析发现，沧州地区高校在某些专业领域的资源配置存在不均衡现象。
最后，本文提出了基于机器学习的资源优化模型。利用Scikit-learn库中的聚类算法，将不同高校的专业设置划分为若干类别，并根据类别调整资源分配策略。实验结果显示，该模型能够有效提升教育资源的利用效率。
综上所述，本文通过对沧州招生网数据的深入挖掘与分析，揭示了区域内高校资源分布的特点，并提出了优化建议。未来工作将进一步扩展数据来源，探索更多智能化解决方案。
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