摘要

本文围绕“基于Python的中国高校及专业数据挖掘与分析”这一主题，运用Python编程语言及其强大的数据处理与分析库，对中国高校及专业相关数据进行全面挖掘与分析。研究内容涵盖高校基本信息、专业设置、招生录取、就业情况等多个维度，旨在揭示中国高等教育的发展态势、专业布局特点、学生流向与就业趋势。通过构建数据模型，进行统计分析、关联规则挖掘及预测分析，为高校管理者、学生及家长提供科学决策支持。本文的研究成果对于优化高等教育资源配置、促进学科专
业发展、提升毕业生就业质量具有重要意义。

关键字：Python；数据挖掘；中国高校；专业分析；可视化

                                                                    Abstract
This paper conducts data mining and analysis on Chinese universities and majors based on the Python programming language, aiming to reveal the development trends of Chinese higher education, the distribution of popular majors, and the competitive landscape among universities. A large amount of data on universities and majors is obtained through Web scraping technology, and Python's data processing and analysis tools (such as NumPy, Pandas, and Matplotlib) are used for data cleaning, feature extraction, statistical analysis, and visualization. The study finds that Chinese higher education is gradually moving towards diversification and high quality, with popular majors concentrated in information technology, finance, and economics. Additionally, some universities demonstrate significant advantages in terms of program offerings and teaching quality. The findings of this paper provide valuable insights for education policymakers, university administrators, and students.

Keywords: Python; Data Mining; Chinese Universities; Major Analysis; Visualization

3. 论文目录

目录

基于python的中国高校及专业数据挖掘与分析

摘要

Abstract

第一章 引言

1.1 研究背景与意义

1.2 研究目的与内容

1.3 研究方法与技术路线

第二章 数据收集与预处理

2.1 数据来源与收集方法

2.2 数据预处理过程

2.3 数据质量评估

第三章 数据挖掘与分析

3.1 数据挖掘方法选择

3.2 高校基本信息分析

3.3 专业设置与招生规模分析

3.4 发展趋势与问题揭示

第四章 结果与讨论

4.1 主要发现

4.2 分析与讨论

第五章 建议与展望

5.1 针对性建议

5.2 研究展望

第六章 结论

4、参考文献

4. 参考文献（中文论文）

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