大数据分析平台在理工大学中的应用

<pre><code>

# 导入必要的库

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据集

data = pd.read_csv('university_data.csv')

# 数据预处理

X = data[['hours_studied', 'previous_scores']]

y = data['final_score']

# 划分训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型

model = LinearRegression()

model.fit(X_train, y_train)

# 预测

predictions = model.predict(X_test)

</code></pre>

在理工大学中，大数据分析平台的应用变得越来越广泛。这些平台能够帮助教师和研究人员更有效地分析学生的学习行为、成绩预测以及课程设计优化等问题。上述代码展示了一个简单的线性回归模型，用于预测学生最终的成绩，基于他们之前的成绩和学习时间。这种分析有助于教育工作者更好地理解学生的需求，从而提供更有针对性的教学支持。