成都迎新管理系统与大数据技术的融合实践

小李：最近我在研究成都某高校的迎新管理系统，感觉挺有意思的。

小王：哦？这个系统有什么特别的地方吗？

小李：它不仅处理新生信息，还整合了大数据分析功能，比如预测报到率、优化资源分配。

小王：听起来不错，你是怎么实现的？

小李：我们用Python和Hadoop来处理数据，前端用Vue.js构建用户界面。

小王：能给我看看代码吗？

小李：当然可以，这是数据处理的核心部分：

    import pandas as pd
    from sklearn.cluster import KMeans

    # 加载新生数据
    data = pd.read_csv('new_students.csv')

    # 特征选择
    features = data[['age', 'major', 'city']]

    # 使用K-Means聚类
    kmeans = KMeans(n_clusters=3)
    clusters = kmeans.fit_predict(features)

    # 添加聚类结果
    data['cluster'] = clusters

    # 输出结果
    print(data.head())
    

小王：这段代码是用Pandas和Sklearn做的数据分析，对吧？

小李：没错，结合Hadoop可以处理更大规模的数据集。

小王：那这个系统在成都的应用效果怎么样？

小李：效果很好，帮助学校提高了迎新效率，减少了人力成本。

小王：看来大数据真的能改变传统管理系统。

小李：是的，未来我们还可以加入更多AI算法，进一步优化流程。