数据分析系统在医科大学中的应用与实现

小明：最近我在研究一个数据分析系统，想看看能不能用在医科大学的数据分析上。

小李：哦，听起来不错。你们医学院的数据量应该挺大的吧？

小明：是的，比如学生考试成绩、实验数据、甚至患者病历都有很多结构化数据。

小李：那你可以考虑用Python来做数据处理。Pandas库很适合做数据清洗和分析。

小明：对，我正在用Pandas读取CSV文件，然后做一些统计分析。

小李：那你有没有尝试过数据可视化？比如用Matplotlib或者Seaborn？

小明：有，我写了一个简单的代码，可以生成学生成绩分布图。

小李：太好了，这样老师就能更直观地看到学生的整体表现了。

小明：是的，我还打算加上一些机器学习模型，预测学生的学习趋势。

小李：那你就需要引入Scikit-learn了。不过先确保数据质量没问题。

小明：明白了，我现在就去优化数据预处理部分。

小李：加油！希望你的系统能帮助到医学院的老师和学生。

小明：谢谢，我会继续努力的！

以下是一个简单的Python代码示例：

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt

    # 读取学生成绩数据
    df = pd.read_csv('student_scores.csv')

    # 显示前5行数据
    print(df.head())

    # 绘制成绩分布直方图
    plt.hist(df['score'], bins=10, color='blue', edgecolor='black')
    plt.title('Student Score Distribution')
    plt.xlabel('Score')
    plt.ylabel('Number of Students')
    plt.show()
    

这个例子展示了如何使用Pandas加载数据，并用Matplotlib绘制成绩分布图。在医科大学中，这样的分析可以帮助教师更好地了解学生的学习情况。