张老师: 小李，最近学校要升级教材征订与发放管理系统，你觉得我们该怎么做呢？
小李: 张老师，我觉得我们可以引入大数据分析。通过收集历年来的教材需求数据，预测下一年的需求量。
张老师: 这听起来不错，但具体怎么实现呢？
小李: 首先，我们需要搭建一个数据库系统来存储所有关于教材的信息，包括课程名称、教师信息、学生人数等。
张老师: 好的，那这个数据库怎么建？
小李: 我们可以用Python编写脚本来自动化这部分工作。比如使用SQLite或者MySQL作为数据库引擎。
代码示例：
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('textbook_system.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS textbooks (course TEXT, teacher TEXT, student_count INTEGER)''')
conn.commit()
conn.close()
张老师: 然后呢？
小李: 接下来是数据分析部分。我们可以使用Pandas库对历史数据进行清洗和分析，找出哪些教材需求量最大。
代码示例：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('historical_data.csv')
textbook_demand = data.groupby('textbook_name')['student_count'].sum().sort_values(ascending=False)
print(textbook_demand)
张老师: 这样就能帮助我们更好地规划教材采购了。
小李: 是的，而且还可以进一步优化库存管理，减少浪费。
张老师: 非常感谢你的建议！
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