大数据分析系统在大学教学中的应用

小明：嘿，小李，你最近在研究什么？

小李：我在做一个关于大数据分析系统的项目，是针对大学教学数据的。

小明：听起来挺有意思的，具体是怎么做的？

小李：我们使用Python和Pandas库来处理学生的学习数据，比如考试成绩、出勤率等。然后用机器学习算法预测学生的成绩趋势。

小明：那代码是怎么写的呢？

小李：我给你看一段示例代码吧。

    import pandas as pd
    from sklearn.linear_model import LinearRegression

    # 加载数据
    data = pd.read_csv('student_data.csv')

    # 特征和标签
    X = data[['hours_studied', 'attendance']]
    y = data['final_score']

    # 训练模型
    model = LinearRegression()
    model.fit(X, y)

    # 预测
    prediction = model.predict([[10, 95]])
    print("预测成绩:", prediction[0])
    

小明：这个模型能帮助老师了解学生的表现吗？

小李：是的，通过分析这些数据，老师可以提前发现可能挂科的学生，并给予针对性辅导。

小明：那数据是怎么收集的？

小李：学校会提供学生成绩、课堂记录等信息，我们进行脱敏处理后用于分析。

小明：听起来很有前景，你们接下来有什么计划？

小李：我们想把这个系统推广到更多课程中，甚至结合自然语言处理分析学生的作业内容。

小明：太棒了，期待看到成果！