大学数据中台建设与应用研究

随着信息技术的快速发展，高校面临着海量数据的管理和利用问题。为了应对这一挑战，许多高校开始探索建立数据中台，以实现数据的集中管理、统一分析和高效利用。

数据中台的核心在于数据治理，包括数据采集、清洗、存储和分析等过程。以下是一个简单的Python代码示例，展示如何使用Pandas库进行数据清洗和分析：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv("university_data.csv")

# 数据清洗
data.dropna(inplace=True) # 删除缺失值
data = data[data['age'] > 18] # 筛选年龄大于18岁的学生记录

# 数据分析
average_age = data['age'].mean()
print(f"平均年龄: {average_age:.2f}")
        

除了数据治理外，数据中台还应支持多维度的数据分析。例如，可以使用SQL查询来获取特定条件下的学生信息：

SELECT student_id, name, age, major 
FROM students 
WHERE age > 18 AND major = 'Computer Science';
        

通过上述方法和技术，高校可以有效地建立数据中台，提高数据管理效率，更好地服务于教学科研工作。