数据分析系统

随着教育信息化的不断推进，排课系统在高校管理中的作用日益凸显。结合大数据技术，优化排课算法，提高课程安排的合理性与效率，成为当前研究的重点。本文以洛阳某高校为背景，提出了一种基于大数据分析的排课系统设计方案。

排课系统的核心在于合理分配教师、教室和时间资源，避免冲突并满足教学需求。该系统采用Python语言编写，利用Pandas库对历史排课数据进行分析，提取出教师偏好、课程类型及教室使用率等关键指标。通过机器学习算法，如K-means聚类，对课程进行智能分组，提升排课的自动化水平。

在代码实现方面，系统主要包括以下几个模块：数据预处理、冲突检测、资源分配和结果输出。以下为部分核心代码示例：

    import pandas as pd
    from sklearn.cluster import KMeans

    # 数据加载
    data = pd.read_csv('schedule_data.csv')

    # 特征提取
    features = data[['teacher_preference', 'class_type', 'room_capacity']]

    # 聚类分析
    kmeans = KMeans(n_clusters=5)
    clusters = kmeans.fit_predict(features)

    # 结果输出
    data['cluster'] = clusters
    data.to_csv('optimized_schedule.csv', index=False)
    

本系统通过大数据分析，提高了排课的智能化水平，减少了人工干预，提升了教学管理的效率。未来可进一步结合人工智能技术，实现更加精准的排课策略。