大数据分析平台在学生学习行为中的应用

小明：最近我在研究大数据分析平台，想看看它在教育领域有什么应用。

小李：哦，你是指像Hadoop或者Spark这样的平台吗？

小明：对，我正在尝试用Python来处理学生的学习数据。

小李：那你可以试试Pandas库，它很适合做数据清洗和分析。

小明：是的，我已经用Pandas读取了学生的考试成绩和在线学习时间的数据。

小李：那你有没有考虑过使用机器学习算法来预测学生的成绩呢？

小明：有啊，我用Scikit-learn训练了一个线性回归模型。

小李：不错，那你可以再结合可视化工具如Matplotlib来展示结果。

小明：对，我已经画出了学生学习时间和成绩之间的关系图。

小李：那如果想进一步分析学生的行为模式，你可以用K-means聚类。

小明：好的，我这就去试试。

小李：另外，别忘了用SQL查询数据库，方便提取数据。

小明：明白了，我现在就写一段代码试试看。

    import pandas as pd
    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    from sklearn.cluster import KMeans
    
    # 读取学生数据
    data = pd.read_csv('student_data.csv')
    
    # 特征和标签
    X = data[['study_time', 'quiz_score']]
    y = data['final_score']
    
    # 线性回归模型
    model = LinearRegression()
    model.fit(X, y)
    print("模型系数:", model.coef_)
    
    # 聚类分析
    kmeans = KMeans(n_clusters=3)
    clusters = kmeans.fit_predict(X)
    data['cluster'] = clusters
    print(data.head())