用代码点亮校园：构建数据分析系统

我们首先需要收集校园内的各种数据，如学生出勤记录、课程评价、图书馆借阅情况等。为了简化操作，我们将使用Python中的pandas库来读取和处理这些数据。

        import pandas as pd

        # 假设数据存储在CSV文件中
        attendance_data = pd.read_csv('attendance.csv')
        course_reviews = pd.read_csv('course_reviews.csv')
        library_borrow_records = pd.read_csv('library_borrow_records.csv')

        print(attendance_data.head())
        print(course_reviews.head())
        print(library_borrow_records.head())
        

接下来，我们将运用数据分析技术来挖掘有价值的信息。例如，通过分析学生出勤记录，我们可以识别出哪些课程的出勤率较低，从而关注教学质量和学习氛围。这里我们可以使用matplotlib或seaborn进行数据可视化。

        import matplotlib.pyplot as plt
        import seaborn as sns

        # 分析出勤率较低的课程
        low_attendance_courses = attendance_data.groupby('Course')['Attendance'].mean()
        low_attendance_courses.plot(kind='bar', title='Average Attendance by Course')
        plt.show()

        # 分析学生偏好
        student_preferences = course_reviews.groupby('Student')['Rating'].mean()
        student_preferences.plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%', title='Student Preferences by Rating')
        plt.show()
        

数据可视化是展示分析结果的关键步骤。我们将利用matplotlib和seaborn库创建直观的图表，帮助决策者快速理解数据背后的故事。

        # 可视化图书馆借阅情况随时间的变化
        library_borrow_records['Date'] = pd.to_datetime(library_borrow_records['Date'])
        monthly_borrows = library_borrow_records.resample('M', on='Date').size()
        monthly_borrows.plot(title='Monthly Library Borrow Records', figsize=(10, 6))
        plt.show()
        

通过构建数据分析系统，我们不仅能够优化校园管理流程，提高资源利用率，还能为决策者提供数据驱动的洞察，促进校园环境的持续改进。未来，我们期待将机器学习和人工智能技术融入系统中，实现更高级别的预测和自适应调整，让智慧校园成为可能。