小明：嘿，小李，最近我在研究大数据分析系统，听说你们工程学院也在用这个？
小李：对啊，我们学院现在正在部署一个基于Python的大数据分析平台，用来处理学生的课程成绩、实验数据和项目报告。
小明：听起来挺厉害的。那你们是怎么做的呢？能给我看看代码吗？
小李：当然可以。比如我们用Pandas来加载和处理数据，然后用Matplotlib做可视化。下面是一个简单的例子：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载学生成绩数据
data = pd.read_csv('student_scores.csv')
# 统计各科平均分
average_scores = data.mean()
# 可视化结果
average_scores.plot(kind='bar')
plt.title('Average Scores by Subject')
plt.xlabel('Subject')
plt.ylabel('Score')
plt.show()
小明：哇，这个代码很实用！那你们有没有用到更复杂的算法？
小李：有，我们还用Scikit-learn进行聚类分析，帮助识别不同学习风格的学生群体。
小明：明白了，看来大数据分析真的能为工程学院带来很多价值。
小李：没错，未来我们会继续优化系统，提高数据分析的准确性和效率。
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