随着信息技术的发展，大学综合门户在高校信息化建设中扮演着越来越重要的角色。为了更好地服务于师生，提高信息管理的效率和质量，采用数据分析技术对门户中的数据进行处理和分析显得尤为重要。
首先，我们需要收集并整理大学综合门户中的各类数据，包括但不限于用户行为数据、课程数据、活动数据等。这些数据通常存储在数据库中，可以使用SQL语言进行查询和提取。
接下来，我们可以使用Python语言进行数据分析。以下是一个简单的示例代码：
import pandas as pd
import sqlite3
# 连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('university_portal.db')
# 读取用户行为数据
user_behavior_data = pd.read_sql_query("SELECT * FROM user_behavior", conn)
# 数据清洗
user_behavior_data.dropna(inplace=True)
# 分析用户活跃度
active_users = user_behavior_data['user_id'].value_counts().head(10)
print(active_users)
# 关闭数据库连接
conn.close()
]]>
通过上述代码，我们可以提取出用户行为数据，并分析出最活跃的用户。进一步地，我们可以对课程数据和活动数据进行类似的分析，以发现潜在的问题和优化点。
总之，通过数据分析技术的应用，大学综合门户可以更好地服务于师生，提供更加精准的信息服务。