小明：最近学校想引入一个数据分析系统来优化管理，你觉得怎么做？
小李：我们可以用Python来做，首先得收集数据。比如学生出勤、成绩、宿舍信息这些。
小明：那怎么处理这些数据呢？有没有什么工具推荐？
小李：Pandas库非常适合做数据清洗和分析，配合Matplotlib或Seaborn可以做可视化。
小明：能给我看看代码吗？
小李：当然可以，下面是一个简单的例子：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取学生成绩数据
df = pd.read_csv('student_scores.csv')
# 计算平均分
average_score = df['score'].mean()
print(f'平均分数为：{average_score}')
# 绘制成绩分布图
plt.hist(df['score'], bins=10, color='blue', edgecolor='black')
plt.title('学生成绩分布')
plt.xlabel('分数')
plt.ylabel('人数')
plt.show()
小明：这个挺直观的，那如果数据量大怎么办？
小李：可以用Spark或者Hadoop进行分布式处理，不过对于校园级别的数据，Pandas已经足够了。
小明：明白了，看来数据分析系统真的能提升校园管理效率。
小李：没错，只要数据结构合理，加上合适的算法，就能做出很多有价值的分析。
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