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高校网上办事大厅与数据分析助力学院管理
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小明：嘿，小李！最近咱们学校的网上办事大厅好像越来越受欢迎了，你觉得它能怎么帮助学院更好地管理事务呢？
小李：确实，网上办事大厅简化了很多流程。不过，如果能结合数据分析就更好了。比如，我们可以分析师生提交申请的高峰时段。
小明：听起来不错，但具体怎么做呢？你能给我举个例子吗？
小李：当然可以！假设我们有这么一个数据表：
CREATE TABLE Application (
id INT PRIMARY KEY,
user_id INT,
category VARCHAR(50),
submit_time DATETIME
);
小明：这个表看起来可以记录每个申请的信息。那接下来呢？
小李：首先，我们需要统计每天不同时间段的申请数量。可以用SQL查询：
SELECT
DATE_FORMAT(submit_time, '%H') AS hour_of_day,
COUNT(*) AS count
FROM Application
GROUP BY hour_of_day;
小明：哇，这样就能知道哪个时间段提交最多了！然后呢？
小李：接着，我们可以用Python进一步处理这些数据，比如绘制折线图：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设 df 是从数据库导出的数据框
df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM Application", connection)
df['hour_of_day'] = pd.to_datetime(df['submit_time']).dt.hour
grouped = df.groupby('hour_of_day').size().reset_index(name='count')
plt.plot(grouped['hour_of_day'], grouped['count'])
plt.xlabel('Hour of Day')
plt.ylabel('Application Count')
plt.title('Application Submissions by Time')
plt.show()
小明：这下就更直观了！学院可以根据这个图表调整资源分配，比如增加高峰期的人手。
小李：没错，而且还可以扩展到其他维度，比如按类别分析，看看哪种类型的申请最多。
小明：看来数据分析真的能让我们的工作更高效啊！
小李：是的，未来还可以加入机器学习模型，预测未来的申请趋势，提前做好准备。
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