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第六篇【传奇开心果系列】Python的自动化办公库技术点案例示例：大学生数据全方位分析挖掘经典案例

admin 阅读： 2024-03-25

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传奇开心果博文系列

系列博文目录
- Python的自动化办公库技术点案例示例系列
博文目录
- 前言
- 一、Pandas库全方位分析挖掘大学生数据能力介绍
- 二、大学生学生成绩数据分析数据挖掘示例代码
- 三、大学生选课数据分析数据挖掘示例代码
- 四、大学生活动参与数据分析数据挖掘示例代码
- 五、大学生消费行为数据分析数据挖掘示例代码
- 六、大学生社交网络数据分析数据挖掘示例代码
- 七、大学生考勤数据分析数据挖掘示例代码
- 八、大学生健康数据分析数据挖掘示例代码
- 九、大学生心理健康数据分析数据挖掘示例代码
- 十、大学生就业数据分析数据挖掘示例代码
- 十一、大学生住宿数据分析数据挖掘示例代码
- 十二、归纳知识点

系列博文目录

Python的自动化办公库技术点案例示例系列

博文目录

前言

在这里插入图片描述 Pandas在大学生数据的分析和挖掘中发挥着重要作用，帮助研究人员和教育工作者更好地理解大学生群体、优化教学管理和提升教育质量。

一、Pandas库全方位分析挖掘大学生数据能力介绍

在这里插入图片描述 Pandas库可以用来分析挖掘大学生数据的各各方面，包括但不限于：

学生成绩数据：可以通过Pandas对大学生的成绩数据进行统计分析、可视化展示，了解不同课程的表现、成绩分布等情况。通过数据挖掘探索分析，你可以更深入地了解学生成绩数据之间的关系、学生的总体表现情况以及成绩分布情况，为学校教学成绩管理提供高质量的分析报告，为学校教学成绩管理方案优化提供可靠依据。
学生选课数据：可以利用Pandas分析大学生的选课情况，了解大学生的兴趣偏好、常见组合，了解不同专业或年级的选课趋势等。通过数据挖掘探索分析可以帮助学校更好地了解学生的选课偏好，发现课程之间的关联性，为学校提供更好的课程推荐和课程设置建议。
学生活动参与数据：通过Pandas可以对大学生参与各类活动的数据进行分析，了解学生的社交圈子、兴趣爱好，评估活动对大学生成长的影响。通过数据挖掘探索分析关联规则，学校可以更好地了解学生的活动偏好和社交圈子，为活动组织和学生成长提供更有针对性的建议和支持。
学生消费行为数据：可以利用Pandas分析大学生的消费行为数据，包括食堂消费、校园卡消费等，了解学生的普遍消费习惯和偏好等。通过数据挖掘探索分析，学校可以更深入地了解不同群体学生的消费习惯和消费偏好，为提供更精准的消费服务和制定针对性的消费政策提供参考。
学生社交网络数据：通过Pandas可以对大学生之间的社交网络数据进行分析，学校可以了解学生之间的社交关系，发现在社交网络中具有重要影响力的学生。通过数据挖掘可以帮助发现学生参加社交活动的频繁组合，而关联规则则可以揭示这些这些社交活动之间的关联性。为学校组织社交活动和学生关系管理提供高价值的参考。
学生考勤数据：通过Pandas可以分析学生的考勤数据，了解学生的出勤情况、迟到早退情况，通过数据挖掘发现大学生考勤潜在的规律和趋势，帮助学校进行高质量的考勤管理和考勤监督。
学生健康数据：可以利用Pandas对学生的健康数据进行分析，包括体重、身高、运动习惯等信息，帮助学校关注学生的健康状况。通过数据挖掘探索分析可以帮助学校更全面地了解大学生的健康状况，发现规律和趋势，为健康管理和教育提供数据支持和决策参考。
学生心理健康数据：通过Pandas可以分析学生的心理健康数据，包括压力水平、情绪波动等，帮助学校及时发现并关注学生的心理健康问题。通过数据挖掘探索发现潜在问题并及时出台应对措施和干预措施提供相应技术支持。
学生就业数据：可以利用Pandas对学生的就业数据进行分析，包括就业率、就业岗位分布等，帮助学校了解毕业生的就业情况，优化教学计划。通过数据挖掘发现大学生就业群体中的潜在模式和群集，为学校大学生就业工作提供更深入的洞察，从而优化学校教学计划和就业指导工作方案，进一步提高学校就业指导工作的质量。
学生住宿数据：通过Pandas可以分析学生的住宿数据，了解学生的住宿选择、住宿费用等情况。通过数据挖掘探索分析每个群体的统计信息，可以更好地了解不同群体大学生的住宿特点，为学校提供住宿管理和规划方面的高质量分析报告和更加优质的决策建议。

综上所述，Pandas作为一个强大的数据分析和数据挖掘工具，可以在各个方面帮助学校和教育机构更好地理解和管理大学生，从而提升学校教育质量和学生服务水平。

二、大学生学生成绩数据分析数据挖掘示例代码

在这里插入图片描述

学生成绩统计分析可视化示例代码

当使用Pandas对学生成绩数据进行统计分析和可视化展示时，可以按照以下示例代码进行操作：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个示例的学生成绩数据DataFrame data = { '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'], '数学成绩': [85, 90, 78, 92, 88], '英语成绩': [80, 88, 75, 95, 82], '物理成绩': [88, 85, 79, 93, 90] } df = pd.DataFrame(data) # 显示数据DataFrame print(df) # 统计学生成绩数据 summary = df.describe() print("\n学生成绩数据统计：") print(summary) # 可视化展示不同科目的成绩分布 df.plot(x='学生姓名', kind='bar', figsize=(10, 6)) plt.title('学生成绩分布') plt.xlabel('学生姓名') plt.ylabel('成绩') plt.show()

在这个示例代码中，首先创建了一个包含学生姓名、数学成绩、英语成绩和物理成绩的DataFrame。然后通过describe()方法对成绩数据进行统计描述，展示数据的基本统计信息。最后，利用plot()方法对不同科目的成绩进行条形图可视化展示。

你可以根据实际数据情况和需求，修改示例代码中的数据和可视化方式，以适应你的学生成绩数据分析和可视化需求。
在这里插入图片描述

学生成绩数据挖掘示例代码

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用 Pandas 进行学生成绩数据挖掘：

import pandas as pd # 创建一个示例的学生成绩数据DataFrame data = { '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'], '数学成绩': [85, 90, 78, 92, 88], '英语成绩': [80, 88, 75, 95, 82], '物理成绩': [88, 85, 79, 93, 90] } df = pd.DataFrame(data) # 计算学生平均成绩 df['平均成绩'] = df[['数学成绩', '英语成绩', '物理成绩']].mean(axis=1) # 找出平均成绩最高的学生 best_student = df.loc[df['平均成绩'].idxmax()] print("平均成绩最高的学生是：") print(best_student) # 找出数学成绩最高的学生 best_math_student = df.loc[df['数学成绩'].idxmax()] print("\n数学成绩最高的学生是：") print(best_math_student)

在这个示例代码中，首先创建了一个包含学生姓名、数学成绩、英语成绩和物理成绩的DataFrame。然后计算了每位学生的平均成绩，并找出了平均成绩最高的学生和数学成绩最高的学生。

你可以根据实际数据情况和需求，进一步扩展这个示例代码，进行更复杂的学生成绩数据挖掘分析，比如探索不同科目成绩之间的相关性、进行成绩排名、分析成绩分布等。通过Pandas强大的数据处理和分析功能，可以更深入地挖掘学生成绩数据背后的信息。

在这里插入图片描述

进一步挖掘数据示例代码

以下示例代码展示了如何使用 Pandas 进行更复杂的学生成绩数据挖掘分析，包括探索不同科目成绩之间的相关性、进行成绩排名以及分析成绩分布：

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 创建一个示例的学生成绩数据DataFrame data = { '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'], '数学成绩': [85, 90, 78, 92, 88], '英语成绩': [80, 88, 75, 95, 82], '物理成绩': [88, 85, 79, 93, 90] } df = pd.DataFrame(data) # 计算不同科目成绩之间的相关性 correlation_matrix = df[['数学成绩', '英语成绩', '物理成绩']].corr() print("\n不同科目成绩之间的相关性：") print(correlation_matrix) # 计算总成绩并进行排名 df['总成绩'] = df['数学成绩'] + df['英语成绩'] + df['物理成绩'] df['排名'] = df['总成绩'].rank(ascending=False).astype(int) print("\n学生成绩排名：") print(df.sort_values(by='排名')) # 分析成绩分布 plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.histplot(df['总成绩'], bins=5, kde=True) plt.title('学生成绩分布') plt.xlabel('总成绩') plt.ylabel('学生人数') plt.show()

在这个示例代码中，首先计算了不同科目成绩之间的相关性，然后根据学生的数学、英语和物理成绩计算了总成绩，并进行了排名。最后，利用 seaborn 库绘制了学生成绩的分布直方图，展示了学生成绩的分布情况。

通过这些数据挖掘探索分析，你可以更深入地了解学生成绩数据之间的关系、学生的总体表现情况以及成绩分布情况，为进一步的数据挖掘和分析提供了基础。你可以根据实际数据和需求，进一步扩展这个示例代码，进行更多维度的学生成绩数据挖掘分析。

三、大学生选课数据分析数据挖掘示例代码

在这里插入图片描述

学生选课数据分析示例代码

下面是一个示例代码，演示如何利用 Pandas 分析学生的选课情况，了解学生的兴趣偏好、常见组合，以及探索不同专业或年级的选课趋势：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 创建一个示例的学生选课数据DataFrame data = { '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'], '专业': ['计算机科学', '经济学', '心理学', '计算机科学', '心理学'], '年级': [3, 2, 4, 3, 1], '选课1': ['数据结构', '微观经济学', '心理统计学', '算法设计', '心理学导论'], '选课2': ['数据库系统', '宏观经济学', '实验心理学', '机器学习', '社会心理学'], '选课3': ['网络安全', '金融学原理', '临床心理学', '深度学习', '心理咨询'] } df = pd.DataFrame(data) # 统计学生选课情况 course_columns = ['选课1', '选课2', '选课3'] all_courses = df[course_columns].values.flatten() course_counts = pd.Series(all_courses).value_counts() print("\n常见选课组合：") print(course_counts) # 绘制不同专业的选课情况 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.countplot(data=df, x='专业', hue='选课1') plt.title('不同专业的选课情况') plt.xlabel('专业') plt.ylabel('选课1人数') plt.legend(title='选课1', bbox_to_anchor=(1, 1)) plt.show() # 绘制不同年级的选课情况 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.countplot(data=df, x='年级', hue='选课2') plt.title('不同年级的选课情况') plt.xlabel('年级') plt.ylabel('选课2人数') plt.legend(title='选课2', bbox_to_anchor=(1, 1)) plt.show()

这段代码继续了上面的示例，首先统计了学生常见的选课组合，然后通过绘制不同专业和年级的选课情况，可以更好地了解不同群体的选课偏好和趋势。

通过这些分析，你可以发现学生的选课偏好、常见组合，以及不同专业或年级的选课趋势，为学校课程设置、学生辅导等方面提供一定的参考。你可以根据实际数据和需求，进一步扩展这个示例代码，进行更深入的学生选课数据分析和挖掘。

在这里插入图片描述

学生选课数据挖掘示例代码

以下是一个示例代码，展示如何对学生选课数据进行更深入的挖掘，包括课程关联分析和热门课程推荐：

import pandas as pd from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules # 创建一个示例的学生选课数据DataFrame data = { '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'], '选课1': ['数据结构', '微观经济学', '心理统计学', '算法设计', '心理学导论'], '选课2': ['数据库系统', '宏观经济学', '实验心理学', '机器学习', '社会心理学'], '选课3': ['网络安全', '金融学原理', '临床心理学', '深度学习', '心理咨询'], } df = pd.DataFrame(data) # 将选课数据转换成适合进行关联分析的形式 courses_list = df[['选课1', '选课2', '选课3']].values.tolist() # 将课程转换成独热编码形式 te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit(courses_list).transform(courses_list) courses_df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) # 使用Apriori算法进行频繁项集挖掘 frequent_itemsets = apriori(courses_df, min_support=0.2, use_colnames=True) # 根据频繁项集生成关联规则 rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.7) print("\n关联规则：") print(rules) # 根据关联规则推荐热门课程 def recommend_courses(course_name): recommended_courses = rules[rules['antecedents'].apply(lambda x: course_name in x)]['consequents'].tolist() if recommended_courses: return recommended_courses[0] else: return "暂无推荐课程" print("\n针对选课'数据结构'的推荐课程：") print(recommend_courses('数据结构')) print("\n针对选课'心理学导论'的推荐课程：") print(recommend_courses('心理学导论'))

这部分代码继续了上面的示例，通过Apriori算法进行频繁项集挖掘，并根据关联规则生成热门课程推荐功能。最后，通过定义一个函数recommend_courses，可以根据输入的课程名称推荐相关的热门课程。

这样的数据挖掘探索分析可以帮助学校更好地了解学生的选课偏好，发现课程之间的关联性，为学校提供更好的课程推荐和课程设置建议。你可以根据实际的选课数据和需求，进一步扩展和优化这个示例代码，以满足更复杂的学生选课数据挖掘需求。

四、大学生活动参与数据分析数据挖掘示例代码

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大学生活动参与数据分析示例代码

以下是一个示例代码，展示如何使用 Pandas 对学生参与各类活动的数据进行分析，以了解学生的社交圈子、兴趣爱好，并评估活动对学生成长的影响：

import pandas as pd # 创建一个示例的学生活动参与数据DataFrame data = { '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'], '体育活动': [1, 0, 1, 1, 0], '艺术活动': [0, 1, 1, 0, 1], '科技活动': [1, 1, 0, 1, 0], '学术活动': [1, 1, 1, 0, 1], } df = pd.DataFrame(data) # 统计每位学生参与各类活动的次数 df['总活动次数'] = df.iloc[:, 1:].sum(axis=1) # 查看参与各类活动次数的分布情况 activity_counts = df.iloc[:, 1:].sum() print("各类活动参与次数统计：") print(activity_counts) # 计算每种活动的参与率 activity_participation_rate = df.iloc[:,1:].mean() * 100 print("\n各类活动参与率：") print(activity_participation_rate) # 查找参与多种活动的学生 multi_activity_students = df[(df.iloc[:, 1:] > 0).sum(axis=1) > 1]['学生姓名'].tolist() print("\n参与多种活动的学生：") print(multi_activity_students) # 分析活动参与与学术成绩的关系 # 假设这里有学生的学术成绩数据，可以将学术成绩数据与活动参与数据进行关联分析 # 假设学术成绩数据 grades_data = { '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'], '学术成绩': [85, 78, 92, 70, 88] } grades_df = pd.DataFrame(grades_data) # 将学术成绩数据与活动参与数据合并 merged_df = pd.merge(df, grades_df, on='学生姓名') # 计算活动参与与学术成绩的相关性 correlation = merged_df.corr()['学术成绩'].iloc[:-1] print("\n活动参与与学术成绩的相关性：") print(correlation)

这部分示例代码通过分析学生活动参与数据，统计了各类活动的参与次数、参与率，找出了参与多种活动的学生，并展示了活动参与与学术成绩之间的关系分析。通过这样的分析，可以更好地了解学生的兴趣爱好、社交圈子以及活动对学生成长的影响，为学校提供更好的学生发展和活动组织建议。你可以根据实际的学生活动参与数据和需求，进一步扩展和优化这个示例代码，以满足更复杂的数据分析需求。
在这里插入图片描述

大学生参加活动数据挖掘示例代码

对学生参加活动数据进行挖掘可以帮助学校深入了解学生的兴趣爱好、社交圈子以及活动对学生成长的影响。以下是一个示例代码，展示如何进行频繁项集挖掘和关联规则生成，以发现学生参加活动之间的关联性：

from mlxtend.frequent_patterns import apriori from mlxtend.frequent_patterns import association_rules # 创建示例的学生活动参与数据DataFrame data = { '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'], '体育活动': [1, 0, 1, 1, 0], '艺术活动': [0, 1, 1, 0, 1], '科技活动': [1, 1, 0, 1, 0], '学术活动': [1, 1, 1, 0, 1], } df = pd.DataFrame(data) # 将学生姓名列设置为索引列 df.set_index('学生姓名', inplace=True) # 将数据转换为适合进行频繁项集挖掘的格式 def encode_units(x): if x <= 0: return 0 if x >= 1: return 1 df_encoded = df.applymap(encode_units) # 进行频繁项集挖掘 frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.2, use_colnames=True) # 生成关联规则 rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.7) print("频繁项集：") print(frequent_itemsets) print("\n关联规则：") print(rules)

这段代码利用了 mlxtend 库进行频繁项集挖掘和关联规则生成。频繁项集挖掘可以帮助发现学生参加活动的频繁组合，而关联规则则可以揭示这些活动之间的关联性，例如哪些活动经常一起参加，以及它们之间的关联程度。通过分析这些关联规则，学校可以更好地了解学生的活动偏好和社交圈子，为活动组织和学生成长提供更有针对性的建议和支持。你可以根据实际数据的特点和需求，调整参数和阈值，进一步优化分析结果。

五、大学生消费行为数据分析数据挖掘示例代码

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大学生消费行为数据分析示例代码

下面是一个示例代码，展示如何利用 Pandas 分析学生的消费行为数据，包括食堂消费和校园卡消费，以了解学生的消费习惯和偏好：

import pandas as pd # 创建示例的学生消费行为数据DataFrame data = { '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'], '食堂消费': [20.5, 15.2, 18.0, 25.5, 12.8], '校园卡消费': [30.0, 25.5, 28.2, 35.5, 20.3], } df = pd.DataFrame(data) # 计算消费数据的统计信息 consumption_stats = df.describe() print("消费数据统计信息：") print(consumption_stats) # 查找消费最高和最低的学生 max_consumer = df.loc[df['食堂消费'].idxmax(), '学生姓名'] min_consumer = df.loc[df['食堂消费'].idxmin(), '学生姓名'] print("\n食堂消费最高的学生：", max_consumer) print("食堂消费最低的学生：", min_consumer) # 计算消费数据的相关性 correlation = df.corr() print("\n消费数据的相关性：") print(correlation) # 可视化消费数据 import matplotlib.pyplot as plt # 设置绘图风格 plt.style.use('ggplot') # 绘制食堂消费和校园卡消费的散点图 plt.scatter(df['食堂消费'], df['校园卡消费']) plt.title('食堂消费和校园卡消费关系') plt.xlabel('食堂消费') plt.ylabel('校园卡消费') plt.show()

这段代码继续计算了消费数据的相关性，并通过散点图展示了食堂消费和校园卡消费之间的关系。相关性分析可以帮助学校了解不同消费项目之间的关联程度，从而更好地制定消费政策和服务。散点图则直观地展示了食堂消费和校园卡消费之间的分布情况，有助于发现可能存在的规律或异常情况。

你可以根据实际数据的特点和需求进一步扩展分析，比如分析消费数据的时间趋势、不同年级学生的消费习惯等，以提供更全面的消费行为洞察。

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扩展数据分析示例代码

# 假设有更多的消费数据，包括不同时间段的消费情况和不同年级学生的消费习惯 # 创建示例的扩展消费数据DataFrame data_ext = { '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'], '食堂消费': [20.5, 15.2, 18.0, 25.5, 12.8], '校园卡消费': [30.0, 25.5, 28.2, 35.5, 20.3], '消费时间': ['2024-03-10', '2024-03-11', '2024-03-10', '2024-03-11', '2024-03-10'], '年级': ['大一', '大二', '大一', '大三', '大二'] } df_ext = pd.DataFrame(data_ext) # 分析不同年级学生的消费习惯 avg_consumption_by_grade = df_ext.groupby('年级').mean() print("\n不同年级学生的平均消费情况：") print(avg_consumption_by_grade) # 绘制不同年级学生的消费习惯条形图 plt.bar(avg_consumption_by_grade.index, avg_consumption_by_grade['食堂消费'], color='skyblue', label='食堂消费') plt.bar(avg_consumption_by_grade.index, avg_consumption_by_grade['校园卡消费'], color='salmon', label='校园卡消费', alpha=0.7) plt.xlabel('年级') plt.ylabel('平均消费') plt.title('不同年级学生的平均消费情况') plt.legend() plt.show() # 分析消费数据的时间趋势 daily_consumption = df_ext.groupby('消费时间').sum() print("\n消费数据的时间趋势：") print(daily_consumption) # 绘制消费数据的时间趋势折线图 daily_consumption.plot(kind='line', marker='o') plt.title('消费数据的时间趋势') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('消费总额') plt.show()

这段代码扩展了消费数据的分析，包括了不同年级大学生的平均消费情况和消费数据的时间趋势分析。通过分析不同年级大学生的消费习惯，学校可以更好地了解不同年级大学生的消费偏好，从而调整服务和政策以满足不同群体的需求。同时，时间趋势分析可以帮助学校发现消费数据的变化规律，为未来的决策提供参考依据。

你可以根据具体需求进一步扩展分析，比如探索不同性别学生的消费习惯、分析特定消费项目的流行度等，以获取更全面的消费行为洞察。
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进一步扩展数据分析示例代码

# 假设需要进一步扩展消费数据分析，包括性别、消费项目偏好等方面 # 创建示例的性别和消费项目偏好数据DataFrame data_gender_preference = { '学生姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'], '性别': ['男', '男', '女', '女', '男'], '零食消费': [8.5, 12.0, 10.2, 6.5, 9.8], '文具消费': [5.0, 7.5, 6.8, 4.2, 6.0] } df_gender_preference = pd.DataFrame(data_gender_preference) # 分析不同性别学生的消费项目偏好 avg_preference_by_gender = df_gender_preference.groupby('性别').mean() print("\n不同性别学生的消费项目偏好：") print(avg_preference_by_gender) # 绘制不同性别学生的消费项目偏好堆叠条形图 avg_preference_by_gender.plot(kind='bar', stacked=True) plt.title('不同性别学生的消费项目偏好') plt.xlabel('性别') plt.ylabel('平均消费') plt.show() # 分析消费项目之间的相关性 correlation_preference = df_gender_preference[['零食消费', '文具消费']].corr() print("\n消费项目之间的相关性：") print(correlation_preference)

这段代码进一步扩展了消费数据分析，包括了不同性别学生的消费项目偏好分析和消费项目之间的相关性分析。通过分析不同性别学生对不同消费项目的偏好，学校可以更好地了解学生的消费需求，为商品采购和服务提供指导。同时，相关性分析可以帮助学校了解不同消费项目之间的关联程度，为制定综合消费策略提供参考。

你可以根据具体需求进一步扩展分析，比如探索不同专业学生的消费行为、分析不同校区学生的消费习惯等，以获取更全面的消费行为洞察，帮助学校更好地管理消费服务和优化学生体验。

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大学生消费行为数据挖掘示例代码

以下是一个示例代码，用于进行大学生消费行为数据挖掘的分析，包括数据加载、数据清洗、数据探索性分析和可视化展示等步骤：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 加载大学生消费行为数据 # 假设数据文件为 'student_consumption_data.csv'，包括学生姓名、性别、年级、消费金额等字段 df = pd.read_csv('student_consumption_data.csv') # 数据清洗 # 检查缺失值 missing_values = df.isnull().sum() print("缺失值情况：") print(missing_values) # 数据探索性分析 # 统计不同性别学生的消费总额 total_consumption_by_gender = df.groupby('性别')['消费金额'].sum() print("\n不同性别学生的消费总额：") print(total_consumption_by_gender) # 绘制不同性别学生的消费总额条形图 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.barplot(x=total_consumption_by_gender.index, y=total_consumption_by_gender.values) plt.title('不同性别学生的消费总额') plt.xlabel('性别') plt.ylabel('消费总额') plt.show() # 探索消费金额分布 plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.histplot(df['消费金额'], bins=20, kde=True) plt.title('消费金额分布') plt.xlabel('消费金额') plt.ylabel('频数') plt.show() # 探索不同年级学生的消费情况 plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.boxplot(x='年级', y='消费金额', data=df) plt.title('不同年级学生的消费情况') plt.xlabel('年级') plt.ylabel('消费金额') plt.show()

这段示例代码展示了如何进行大学生消费行为数据的挖掘分析，包括数据加载、数据清洗、数据探索性分析和可视化展示。通过这些分析，学校可以更好地了解学生的消费习惯、消费偏好和消费行为。

在这里插入图片描述

进一步扩展挖掘数据探索分析示例代码。

进一步扩展挖掘数据探索分析不同性别学生在不同消费项目上的平均消费。以下是示例代码：

# 进一步探索分析不同性别学生在不同消费项目上的平均消费 avg_consumption_by_gender = df.groupby('性别').mean() print("\n不同性别学生在不同消费项目上的平均消费：") print(avg_consumption_by_gender) # 绘制不同性别学生在不同消费项目上的平均消费堆叠条形图 plt.figure(figsize=(10, 6)) df.groupby('性别').mean().plot(kind='bar', stacked=True) plt.title('不同性别学生在不同消费项目上的平均消费') plt.xlabel('性别') plt.ylabel('平均消费金额') plt.show() # 探索不同年级学生在不同消费项目上的平均消费 avg_consumption_by_grade = df.groupby('年级').mean() print("\n不同年级学生在不同消费项目上的平均消费：") print(avg_consumption_by_grade) # 绘制不同年级学生在不同消费项目上的平均消费堆叠条形图 plt.figure(figsize=(12, 6)) df.groupby('年级').mean().plot(kind='bar', stacked=True) plt.title('不同年级学生在不同消费项目上的平均消费') plt.xlabel('年级') plt.ylabel('平均消费金额') plt.show()

这段代码继续扩展了大学生消费行为数据挖掘的探索分析，包括了不同性别学生在不同消费项目上的平均消费分析和可视化展示，以及不同年级学生在不同消费项目上的平均消费分析和可视化展示。通过数据挖掘探索分析，学校可以更深入地了解不同群体学生的消费习惯和消费偏好，为提供更精准的消费服务和制定针对性的消费政策提供参考。

六、大学生社交网络数据分析数据挖掘示例代码

在这里插入图片描述

大学生社交网络数据分析示例代码

以下是一个示例代码，用于对大学生社交网络数据进行分析，探索大学生之间的社交关系和影响力较大的大学生：

import pandas as pd import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 加载大学生社交网络数据 # 假设数据文件为 'student_social_network_data.csv'，包括学生姓名、关注的学生等字段 df = pd.read_csv('student_social_network_data.csv') # 创建有向图 G = nx.DiGraph() # 添加边 for index, row in df.iterrows(): student = row['学生姓名'] follows = row['关注的学生'].split(',') # 假设关注的学生以逗号分隔 for follow in follows: G.add_edge(student, follow) # 绘制网络图 plt.figure(figsize=(12, 12)) pos = nx.spring_layout(G) # 定义节点位置 nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_size=2000, node_color='skyblue', font_size=10, font_color='black', edge_color='gray', linewidths=1, arrowsize=20) plt.title('学生社交网络图') plt.show() # 计算节点的度中心性 degree_centrality = nx.degree_centrality(G) # 找出影响力较大的学生（度中心性排名靠前的学生） sorted_degree_centrality = sorted(degree_centrality.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print("\n影响力较大的学生（度中心性排名靠前的学生）：") for student, centrality in sorted_degree_centrality[:5]: print(f"{student}: {centrality}")

这段示例代码展示了如何利用Pandas和NetworkX库对学生社交网络数据进行分析，创建学生之间的社交网络图，并计算节点的度中心性来探索影响力较大的学生。通过这些分析，学校可以了解学生之间的社交关系，发现影响力较大的学生，为社交活动和学生关系管理提供参考。

在这里插入图片描述

大学生社交网络数据挖掘示例代码

以下是一个示例代码，用于对大学生社交网络数据进行挖掘分析：

import pandas as pd import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 加载大学生社交网络数据 # 假设数据文件为 'undergraduate_social_network_data.csv'，包括学生姓名、好友列表等字段 df = pd.read_csv('undergraduate_social_network_data.csv') # 创建无向图 G = nx.Graph() # 添加边 for index, row in df.iterrows(): student = row['学生姓名'] friends = row['好友列表'].split(',') # 假设好友列表以逗号分隔 for friend in friends: G.add_edge(student, friend) # 绘制网络图 plt.figure(figsize=(12, 12)) pos = nx.spring_layout(G) # 定义节点位置 nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_size=2000, node_color='skyblue', font_size=10, font_color='black', edge_color='gray', linewidths=1) plt.title('大学生社交网络图') plt.show() # 计算节点的介数中心性 betweenness_centrality = nx.betweenness_centrality(G) # 找出影响力较大的学生（介数中心性排名靠前的学生） sorted_betweenness_centrality = sorted(betweenness_centrality.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print("\n影响力较大的学生（介数中心性排名靠前的学生）：") for student, centrality in sorted_betweenness_centrality[:5]: print(f"{student}: {centrality}")

这段示例代码展示了如何利用Pandas和NetworkX库对大学生社交网络数据进行挖掘分析，创建学生之间的社交网络图，并计算节点的介数中心性来探索影响力较大的学生。通过这些分析，学校可以了解学生之间的社交关系，发现在社交网络中具有重要影响力的学生，为社交活动和学生关系管理提供参考。

七、大学生考勤数据分析数据挖掘示例代码

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大学生考勤数据分析示例代码

以下是一个示例代码，用于分析大学生的考勤数据，了解大学生的出勤情况、迟到早退情况，帮助学校进行考勤管理和监督：

import pandas as pd # 加载学生考勤数据 # 假设数据文件为 'student_attendance_data.csv'，包括学生姓名、考勤日期、出勤状态（出勤、迟到、早退等）等字段 df = pd.read_csv('student_attendance_data.csv') # 统计每位学生的出勤情况 attendance_summary = df.groupby('学生姓名')['出勤状态'].value_counts().unstack().fillna(0) # 计算迟到和早退次数 attendance_summary['迟到次数'] = attendance_summary['迟到'] + attendance_summary['迟到早退'] attendance_summary['早退次数'] = attendance_summary['早退'] + attendance_summary['迟到早退'] # 输出每位学生的出勤情况统计 print("学生出勤情况统计：") print(attendance_summary) # 统计全校迟到和早退情况 total_late_count = attendance_summary['迟到次数'].sum() total_early_leave_count = attendance_summary['早退次数'].sum() print("\n全校迟到次数：", total_late_count) print("全校早退次数：", total_early_leave_count) # 可视化学生出勤情况 attendance_summary.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(12, 6), colormap='Paired') plt.title('学生出勤情况统计') plt.xlabel('学生姓名') plt.ylabel('出勤次数') plt.legend(title='出勤状态') plt.show() # 分析迟到次数与早退次数的相关性 correlation = attendance_summary['迟到次数'].corr(attendance_summary['早退次数']) print("\n迟到次数与早退次数的相关性：", correlation)

这段代码继续完善了大学生考勤数据的分析，包括统计每位大学生的出勤情况、计算迟到和早退次数，输出全校迟到和早退情况统计，绘制大学生出勤情况的可视化图表，并分析迟到次数与早退次数的相关性。通过这些分析，学校可以更好地了解大学生的考勤情况，发现问题并及时进行管理和监督。

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大学生考勤数据挖掘示例代码

以下是一个示例代码，用于进行大学生考勤数据挖掘，发现潜在的规律和趋势：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 加载学生考勤数据 df = pd.read_csv('student_attendance_data.csv') # 将考勤日期转换为日期时间类型 df['考勤日期'] = pd.to_datetime(df['考勤日期']) # 提取考勤日期中的年份和月份信息 df['年份'] = df['考勤日期'].dt.year df['月份'] = df['考勤日期'].dt.month # 统计每个月的迟到次数和早退次数 monthly_attendance = df.groupby(['年份', '月份'])['出勤状态'].value_counts().unstack().fillna(0) monthly_attendance['迟到次数'] = monthly_attendance['迟到'] + monthly_attendance['迟到早退'] monthly_attendance['早退次数'] = monthly_attendance['早退'] + monthly_attendance['迟到早退'] # 绘制每个月的迟到次数和早退次数趋势图 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.lineplot(data=monthly_attendance, x='月份', y='迟到次数', hue='年份', marker='o', palette='Set1') plt.title('每月迟到次数趋势') plt.xlabel('月份') plt.ylabel('迟到次数') plt.legend(title='年份') plt.show() plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.lineplot(data=monthly_attendance, x='月份', y='早退次数', hue='年份', marker='o', palette='Set2') plt.title('每月早退次数趋势') plt.xlabel('月份') plt.ylabel('早退次数') plt.legend(title='年份') plt.show() # 分析不同年级学生的考勤情况 grade_attendance = df.groupby('年级')['出勤状态'].value_counts().unstack().fillna(0) grade_attendance['迟到次数'] = grade_attendance['迟到'] + grade_attendance['迟到早退'] grade_attendance['早退次数'] = grade_attendance['早退'] + grade_attendance['迟到早退'] # 绘制不同年级学生的迟到次数和早退次数柱状图 plt.figure(figsize=(12, 6)) grade_attendance[['迟到次数', '早退次数']].plot(kind='bar', stacked=True, colormap='Paired') plt.title('不同年级学生的迟到次数和早退次数') plt.xlabel('年级') plt.ylabel('次数') plt.legend(title='出勤状态') plt.show()

这段代码继续完善了大学生考勤数据的挖掘分析，包括绘制每月迟到次数和早退次数的趋势图，分析不同年级大学生的考勤情况并绘制柱状图展示迟到次数和早退次数。通过这些分析，学校可以更全面地了解大学生的考勤情况，发现规律和趋势，为考勤管理提供数据支持和决策参考。

八、大学生健康数据分析数据挖掘示例代码

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大学生健康数据分析示例代码

以下是一个示例代码，用于利用 Pandas 对大学生的健康数据进行分析，包括体重、身高、运动习惯等信息，帮助学校关注大学生的健康状况：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 加载学生健康数据 df = pd.read_csv('student_health_data.csv') # 查看数据的基本信息 print(df.head()) print(df.describe()) # 绘制学生体重和身高的散点图 plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.scatterplot(x='体重', y='身高', data=df, hue='性别', style='运动习惯') plt.title('学生体重和身高分布') plt.xlabel('体重(kg)') plt.ylabel('身高(cm)') plt.legend(title='性别') plt.show() # 分析不同性别学生的体重分布 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.histplot(data=df, x='体重', hue='性别', kde=True, bins=10) plt.title('不同性别学生的体重分布') plt.xlabel('体重(kg)') plt.ylabel('频数') plt.show() # 分析学生的运动习惯情况 exercise_counts = df['运动习惯'].value_counts() plt.figure(figsize=(8, 6)) exercise_counts.plot(kind='bar', color='skyblue') plt.title('学生运动习惯分布') plt.xlabel('运动习惯') plt.ylabel('人数') plt.show()

这段代码展示了如何利用 Pandas 对大学生的健康数据进行分析，包括绘制大学生体重和身高的散点图、分析不同性别大学生的体重分布以及分析大学生的运动习惯情况。通过这些分析，学校可以更好地了解大学生的健康状况，发现潜在的健康问题，制定相关的健康管理和教育计划。

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大学生健康数据挖掘示例代码

以下是一个示例代码，用于进行大学生健康数据挖掘的分析：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 加载学生健康数据 df = pd.read_csv('student_health_data.csv') # 查看数据的基本信息 print(df.head()) print(df.describe()) # 统计不同性别学生的平均体重和身高 gender_stats = df.groupby('性别').agg({'体重': 'mean', '身高': 'mean'}).reset_index() print(gender_stats) # 绘制不同性别学生的体重箱线图 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.boxplot(x='性别', y='体重', data=df) plt.title('不同性别学生的体重分布') plt.xlabel('性别') plt.ylabel('体重(kg)') plt.show() # 分析运动习惯与体重之间的关系 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.violinplot(x='运动习惯', y='体重', data=df, hue='性别', split=True) plt.title('运动习惯与体重的关系') plt.xlabel('运动习惯') plt.ylabel('体重(kg)') plt.legend(title='性别') plt.show() # 计算体重和身高之间的相关性 correlation = df['体重'].corr(df['身高']) print(f"体重和身高的相关性系数为: {correlation}") # 绘制体重和身高的散点图及拟合线 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.regplot(x='身高', y='体重', data=df) plt.title('体重和身高的关系') plt.xlabel('身高(cm)') plt.ylabel('体重(kg)') plt.show()

这段代码展示了如何利用 Pandas 对大学生健康数据进行挖掘分析，包括统计不同性别大学生的平均体重和身高、绘制不同性别学生的体重箱线图、分析运动习惯与体重之间的关系、计算体重和身高之间的相关性以及绘制体重和身高的散点图及拟合线。这些分析可以帮助学校更全面地了解大学生的健康状况，发现规律和趋势，为健康管理和教育提供数据支持和决策参考。

九、大学生心理健康数据分析数据挖掘示例代码

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大学生心理健康数据分析示例代码

以下是一个示例代码，用于利用 Pandas 对大学生的心理健康数据进行分析，包括压力水平、情绪波动等信息，帮助学校及时发现并关注大学生的心理健康问题：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 加载学生心理健康数据 df = pd.read_csv('student_mental_health_data.csv') # 查看数据的基本信息 print(df.head()) print(df.describe()) # 统计不同年级学生的平均压力水平 grade_stress = df.groupby('年级')['压力水平'].mean().reset_index() print(grade_stress) # 绘制不同年级学生的压力水平柱状图 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.barplot(x='年级', y='压力水平', data=df, palette='coolwarm') plt.title('不同年级学生的平均压力水平') plt.xlabel('年级') plt.ylabel('压力水平') plt.show() # 分析情绪波动与压力水平的关系 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.scatterplot(x='情绪波动', y='压力水平', data=df, hue='性别') plt.title('情绪波动与压力水平关系') plt.xlabel('情绪波动') plt.ylabel('压力水平') plt.legend(title='性别') plt.show() # 计算压力水平和情绪波动之间的相关性 correlation = df['压力水平'].corr(df['情绪波动']) print(f"压力水平和情绪波动的相关性系数为: {correlation}")

这段代码展示了如何利用 Pandas 对大学生的心理健康数据进行分析，包括统计不同年级大学生的平均压力水平、绘制不同年级大学生的压力水平柱状图、分析情绪波动与压力水平之间的关系，以及计算压力水平和情绪波动之间的相关性。这些分析有助于学校及时发现大学生的心理健康问题，关注大学生的心理状态，提供必要的支持和帮助。

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大学生心理健康数据挖掘示例代码

以下是一个示例代码，用于进行大学生心理健康数据挖掘的分析：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 加载学生心理健康数据 df = pd.read_csv('student_mental_health_data.csv') # 查看数据的基本信息 print(df.head()) print(df.describe()) # 统计不同性别学生的平均压力水平和情绪波动 gender_stats = df.groupby('性别').agg({'压力水平': 'mean', '情绪波动': 'mean'}).reset_index() print(gender_stats) # 绘制不同性别学生的压力水平和情绪波动柱状图 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.barplot(x='性别', y='压力水平', data=df, palette='coolwarm') plt.title('不同性别学生的平均压力水平') plt.xlabel('性别') plt.ylabel('压力水平') plt.show() plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.barplot(x='性别', y='情绪波动', data=df, palette='coolwarm') plt.title('不同性别学生的平均情绪波动') plt.xlabel('性别') plt.ylabel('情绪波动') plt.show() # 分析压力水平和情绪波动之间的关系 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.scatterplot(x='压力水平', y='情绪波动', data=df, hue='年级') plt.title('压力水平和情绪波动关系') plt.xlabel('压力水平') plt.ylabel('情绪波动') plt.legend(title='年级') plt.show() # 计算压力水平和情绪波动之间的相关性 correlation = df['压力水平'].corr(df['情绪波动']) print(f"压力水平和情绪波动的相关性系数为: {correlation}")

这段代码展示了如何利用 Pandas 对学生心理健康数据进行挖掘分析，包括统计不同性别学生的平均压力水平和情绪波动、绘制不同性别学生的压力水平和情绪波动柱状图、分析压力水平和情绪波动之间的关系，以及计算压力水平和情绪波动之间的相关性。这些分析有助于学校更好地了解学生的心理健康状况，发现潜在问题并提供相应支持和干预措施。

十、大学生就业数据分析数据挖掘示例代码

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大学生就业数据分析示例代码

以下是一个示例代码，用于利用 Pandas 对大学生的就业数据进行分析，包括就业率、就业岗位分布等信息，帮助学校了解毕业生的就业情况并优化教学计划：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 加载学生就业数据 df = pd.read_csv('graduate_employment_data.csv') # 查看数据的基本信息 print(df.head()) print(df.describe()) # 计算就业率 employment_rate = df['是否就业'].value_counts(normalize=True) * 100 print("就业率:") print(employment_rate) # 绘制就业率饼图 plt.figure(figsize=(6, 6)) plt.pie(employment_rate, labels=employment_rate.index, autopct='%1.1f%%', startangle=140) plt.title('学生就业率分布') plt.show() # 统计不同岗位的就业人数 job_distribution = df['就业岗位'].value_counts().reset_index() job_distribution.columns = ['就业岗位', '人数'] print("就业岗位分布:") print(job_distribution) # 绘制就业岗位分布条形图 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.barplot(x='就业岗位', y='人数', data=job_distribution, palette='viridis') plt.xticks(rotation=45) plt.title('学生就业岗位分布') plt.xlabel('就业岗位') plt.ylabel('人数') plt.show() # 分析就业率与专业相关性 major_employment_rate = df.groupby('专业')['是否就业'].mean().reset_index() major_employment_rate = major_employment_rate.sort_values(by='是否就业', ascending=False) print("各专业就业率:") print(major_employment_rate)

这段代码展示了如何利用 Pandas 对大学生的就业数据进行分析，包括计算就业率、绘制就业率饼图、统计不同岗位的就业人数、绘制就业岗位分布条形图，以及分析就业率与专业之间的相关性。这些分析有助于学校了解毕业生的就业情况，优化教学计划以提高大学生就业竞争力。

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大学生就业数据挖掘示例代码

以下是一个重新设计的大学生就业数据挖掘示例代码，展示了如何利用聚类分析对大学生就业数据进行挖掘：

import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt # 加载大学生就业数据 df = pd.read_csv('university_graduates_employment_data.csv') # 选择特征进行聚类分析 features = df[['GPA', 'Internship Experience', 'Communication Skills']] # 使用KMeans进行聚类分析 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0) df['Cluster'] = kmeans.fit_predict(features) # 可视化聚类结果 plt.figure(figsize=(8, 6)) colors = ['r', 'g', 'b'] for cluster_num, color in zip(range(3), colors): cluster = df[df['Cluster'] == cluster_num] plt.scatter(cluster['GPA'], cluster['Communication Skills'], color=color, label=f'Cluster {cluster_num}') plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 2], s=100, color='black', marker='X', label='Centroids') plt.xlabel('GPA') plt.ylabel('Communication Skills') plt.title('Clustering of University Graduates based on GPA and Communication Skills') plt.legend() plt.show()

这段代码展示了如何利用 KMeans 聚类分析方法对大学生就业数据进行挖掘，选取了 GPA、实习经验和沟通能力作为特征进行聚类分析，并可视化了聚类结果。这种分析有助于发现大学生就业群体中的潜在模式和群集，为学校提供更深入的洞察，以便优化教学计划和就业指导。

十一、大学生住宿数据分析数据挖掘示例代码

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大学生住宿数据分析示例代码

以下是一个示例代码，展示了如何使用 Pandas 分析大学生住宿数据，了解大学生的住宿选择、住宿费用等情况：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 加载学生住宿数据 df = pd.read_csv('student_accommodation_data.csv') # 查看数据的基本信息 print(df.head()) print(df.describe()) # 统计不同类型住宿的选择情况 accommodation_choice = df['Accommodation Type'].value_counts() print("不同类型住宿的选择情况:") print(accommodation_choice) # 绘制住宿类型选择饼图 plt.figure(figsize=(6, 6)) plt.pie(accommodation_choice, labels=accommodation_choice.index, autopct='%1.1f%%', startangle=140) plt.title('学生住宿类型选择分布') plt.show() # 分析住宿费用分布 plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.histplot(df['Accommodation Cost'], bins=10, kde=True, color='skyblue') plt.title('学生住宿费用分布') plt.xlabel('Accommodation Cost') plt.ylabel('Count') plt.show() # 计算不同类型住宿的平均费用 average_cost_by_accommodation = df.groupby('Accommodation Type')['Accommodation Cost'].mean().reset_index() average_cost_by_accommodation = average_cost_by_accommodation.sort_values(by='Accommodation Cost', ascending=False) print("不同类型住宿的平均费用:") print(average_cost_by_accommodation)

这段代码展示了如何利用 Pandas 对大学生住宿数据进行分析，包括统计不同类型住宿的选择情况、绘制住宿类型选择饼图、分析住宿费用分布并绘制直方图，以及计算不同类型住宿的平均费用。这些分析有助于学校了解学生的住宿需求和选择偏好，为住宿管理和规划提供参考依据。

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大学生数据挖掘示例代码

以下是一个示例代码，展示了如何对大学生住宿数据进行数据挖掘分析：

import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt # 加载学生住宿数据 df = pd.read_csv('student_accommodation_data.csv') # 选择用于聚类的特征 X = df[['Accommodation Cost', 'Distance to Campus']] # 使用K均值算法进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0) df['Cluster'] = kmeans.fit_predict(X) # 可视化聚类结果 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(df['Accommodation Cost'], df['Distance to Campus'], c=df['Cluster'], cmap='viridis', s=50) plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=200, c='red', label='Centroids') plt.xlabel('Accommodation Cost') plt.ylabel('Distance to Campus') plt.title('学生住宿数据聚类结果') plt.legend() plt.show() # 分析每个簇的统计信息 cluster_stats = df.groupby('Cluster').agg({'Accommodation Cost': 'mean', 'Distance to Campus': 'mean', 'Accommodation Type': 'count'}).reset_index() cluster_stats.columns = ['Cluster', 'Avg Accommodation Cost', 'Avg Distance to Campus', 'Number of Students'] print("每个簇的统计信息:") print(cluster_stats)

这段代码展示了如何使用 K均值算法对大学生住宿数据进行聚类分析，根据住宿费用和距离学校的远近进行聚类，并可视化聚类结果。通过分析每个簇的统计信息，可以更好地了解不同群体大学生的住宿特点，为学校提供住宿管理和规划方面的建议。

十二、归纳知识点

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对于进行大学生全方位数据分析和数据挖掘，以下是一些重要的知识点归纳：

数据收集和清洗：

1.1 数据收集：收集包括学生个人信息、学习成绩、心理健康指标、就业情况、住宿选择等各方面的数据。
1.2. 数据清洗：处理缺失值、异常值，去重复等，确保数据质量。
数据探索性分析（EDA）：

2.1 统计描述：对数据进行基本统计描述，如平均值、标准差、分布等。
2.2数据可视化：绘制直方图、散点图、箱线图等，探索数据之间的关系。
特征工程：

3.1 特征选择：选择对分析和建模有意义的特征。
3.2 特征转换：对特征进行编码、标准化、归一化等处理。
数据建模：

4.1 监督学习：使用分类、回归等算法预测学生就业情况、心理健康指标等。
4.2 无监督学习：使用聚类算法对学生群体进行分组，发现不同群体的特征。
模型评估和优化：

5.1 评估指标：使用准确率、精确率、召回率、F1分数等指标评估模型性能。
5.2 模型优化：调参、特征选择、集成学习等方法提升模型性能。
数据挖掘技术：

6.1关联规则挖掘：发现不同数据之间的关联规则，如学生就业情况与学习成绩的关系。
6.2聚类分析：对学生进行分群，发现不同群体特征。
6.3文本挖掘：分析学生反馈、论文等文本数据，了解学生需求和情感。
时间序列分析：

7.1 对学生数据随时间变化的趋势进行分析，如学生成绩随时间的变化、心理健康指标的波动等。
可解释性和可视化：

8.1 解释模型结果：解释模型如何做出预测或分类。
8.2可视化结果：使用图表、图形展示数据分析和挖掘结果，提高数据传达效果。
道德和隐私考虑：

9.1 确保数据使用符合道德标准和隐私法规，保护学生数据安全和隐私。

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综上所述，大学生全方位数据分析和数据挖掘需要综合运用数据处理、统计分析、机器学习等技术，以深入了解学生群体特征、提供决策支持和优化学校管理。

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