随着信息技术的快速发展，大数据分析系统在教育领域的重要性日益凸显。尤其在理工类大学中，大数据分析系统的应用不仅能够提高教学质量和科研水平，还能够优化校园管理，提升教育资源的有效利用。
在大数据分析系统的构建中，Python因其简洁易懂的语法和丰富的数据分析库而被广泛采用。以下是一个简单的数据处理与分析的Python代码示例：
# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 读取数据
data = pd.read_csv('university_data.csv')
# 数据预处理
X = data[['GPA', 'SAT_Score']]
y = data['Admission_Chance']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 建立模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
# 输出预测结果
print(predictions)
上述代码展示了如何使用Python进行数据读取、预处理、模型训练及预测。这种技术手段对于理工类大学来说具有重要的实际应用价值。
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