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上海招生网与大数据技术的融合应用

2026-02-15 07:18

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小明：最近我在研究上海招生网的技术架构，发现它在处理大量学生数据时非常高效，你觉得这是怎么做到的？

小李：这可能和大数据技术有关。你知道吗，现在像上海这样的大城市，每年有数百万学生填报志愿，系统需要处理大量的数据，包括成绩、兴趣、地理位置等信息。

小明：听起来确实很复杂。那上海招生网是怎么处理这些数据的呢？有没有什么具体的例子或者代码可以参考？

小李：当然有。我们可以用Python来写一个简单的数据处理脚本，用来模拟招生系统的部分功能。比如读取学生的成绩数据，并根据某些规则进行筛选。

小明：太好了！能给我看看这个代码吗？

小李：好的，下面是一个使用Pandas库处理学生数据的示例代码：


import pandas as pd
# 读取学生数据
students_df = pd.read_csv('students.csv')
# 筛选成绩高于600分的学生
high_score_students = students_df[students_df['score'] > 600]
# 按照地区分组统计
grouped_by_city = high_score_students.groupby('city').size().reset_index(name='count')
# 输出结果
print(grouped_by_city)

小明：这段代码看起来挺直观的。那如果我要把这些数据存储到数据库中，应该怎么做呢？

小李：你可以使用SQLAlchemy或者直接连接MySQL、PostgreSQL等数据库。这里是一个简单的例子，演示如何将数据存入MySQL数据库：


from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
# 创建数据库连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/db_name')
# 读取数据
df = pd.read_csv('students.csv')
# 将数据写入数据库
df.to_sql('students', con=engine, if_exists='replace', index=False)

小明：明白了，这样就可以把数据持久化了。那大数据技术对招生系统还有哪些帮助呢？

小李：大数据技术可以帮助招生系统进行更精准的推荐。比如，基于学生的兴趣、成绩、历史录取数据，系统可以预测哪些学校或专业更适合他们。

小明：那这个预测模型是怎样的？有没有现成的算法可以使用？

小李：可以用机器学习算法，比如KNN（K-近邻）或者决策树。下面是一个简单的KNN分类器的示例代码，用于预测学生是否适合某个专业：


from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv('student_data.csv')
# 特征和标签
X = data[['score', 'interest_level', 'location']]
y = data['major']
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = knn.predict(X_test)
# 输出预测结果
print(predictions)