程志鵬 韓建楓,2

(1.天津商業(yè)大學理學院,天津 300134;2.天津商業(yè)大學信息工程學院,天津 300134)

傳統(tǒng)的辦公軟件在進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計時,需要工作人員“手動、眼睛盯”進行反復的、重復的篩選工作,這樣就很容易造成他們的視覺疲勞和身心疲憊,從而導致錯誤的發(fā)生。所以在進行統(tǒng)計數(shù)據(jù)時,往往需要工作人員先統(tǒng)計一次、然后再核對一次的繁瑣流程,這樣的工作模式簡單但是需要細心和耐心才能很好的完成任務。對于這種簡單且重復性很高的工作現(xiàn)在完全可以讓電腦來幫助我們完成,這樣就可以保護工作人員的眼睛,增加工作人員工作是的舒適感,從而就可以節(jié)省辦公時間和提升工作效率。在互聯(lián)網(wǎng)和人工智能的時代下,我們需要加強信息化建設, 提高統(tǒng)計水平和資源共享,加大數(shù)據(jù)的分析力度,提高信息利用價值[1]。

“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下,辦公人員的能力與素質也面臨著越來越高的要求[2]。Python作為當前流行的編程語言,其上手快、操作簡單等的特點受到了很多的辦公人員的喜愛。它自身所擁有的第三方數(shù)據(jù)庫能夠在數(shù)據(jù)分析中提供非常大的幫助,具有非常好的應用前景[3]。對于現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)和人工智能時代, 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的能力也要與時俱進,讓統(tǒng)計數(shù)據(jù)的方法更加智能化,盡量不要做簡單機械的重復動作。而且編程語言有一個極大的特點是一旦我們針對某個特定的數(shù)據(jù)進行編寫程序,下次我們遇到類似的數(shù)據(jù)時就可以重復使用該程序,可以達到一勞永逸的效果。本文將會以虛擬高校的招生數(shù)據(jù)為例,通過兩種軟件的使用對比來說明我們現(xiàn)在的辦公需要擁抱智能化。

1 研究數(shù)據(jù)背景

通過Python程序模擬出某高校的招生情況。該高校共有21個專業(yè),分別在我國的34個地區(qū)進行招生,2020年本科招生規(guī)模為2000人。現(xiàn)有高校招生的原始數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)中包含考生姓名、省份、錄取專業(yè)、投檔分數(shù)等特征數(shù)據(jù)。分析需求為統(tǒng)計該高校在各地區(qū)各專業(yè)的錄取人數(shù)、最高分、最低分和平均分。

2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計

2.1 Python數(shù)據(jù)統(tǒng)計

第一步:導入相關模塊。

import pandas as pd

import numpy as np

import os

第二步:讀入本地的招生數(shù)據(jù)到內(nèi)存中。

path=r'C:UsersAdministratorDesktop招生數(shù)據(jù).csv'

tf=pd.read_csv(path,encoding='utf-8')

第三步:編寫代碼對該高校在各省各專業(yè)的錄取人數(shù)、最高分、最低分和平均分進行統(tǒng)計。

province_=tf['省份'].value_counts().index

major_=tf['錄取專業(yè)'].value_counts().index

province=[]

major=[]

people_number=[]

max_score=[]

min_score=[]

mean_score=[]

for i in province_:

tf_province=tf[tf['省份']==i]

major_=tf_province['錄取專業(yè)'].value_counts().index

for j in major_:

tf_major=tf_province[tf_province['錄取專業(yè)']==j]

number=len(tf_major)

Max=max(tf_major['投檔分數(shù)'].values)

Min=min(tf_major['投檔分數(shù)'].values)

Mean=int(np.mean(tf_major['投檔分數(shù)'].values))

province.append(i)

major.append(j)

people_number.append(number)

max_score.append(Max)

min_score.append(Min)

mean_score.append(Mean)

m={'省份':province,'錄取專業(yè)':major,'錄取人數(shù)':people_number,'投檔最高分':max_score,'投檔最低分':min_score,'投檔平均分':mean_score}

data=pd.DataFrame(m)

第四步:將處理好的數(shù)據(jù)存到本地。

newpath=r'C:UsersAdministratorDesktop'+'//分省分專業(yè)錄取情況.csv'

data.to_csv(newpath,line_terminator=' ',index=False)

第五步:統(tǒng)計數(shù)據(jù)可視化展示。

將統(tǒng)計的好的數(shù)據(jù)以可視化的形式呈現(xiàn)。展示高校在不同地區(qū)不同專業(yè)的錄取人數(shù)、最高分、最低分和平均分的關系圖。P y t h o n 內(nèi)部提供了很多繪圖的庫, 例如Matplotlib、WordCloud、Seaborn、Bokeh、VisPy等可以滿足不同需求的展示效果,讓數(shù)據(jù)之間的關系可以更好的呈現(xiàn)在人們面前,視覺感官系統(tǒng)可以更快的找到數(shù)據(jù)間的聯(lián)系。

通過對Python進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計流程的分析,我們可以很容易發(fā)現(xiàn)其代碼很簡潔,稍微對Python基礎進行學習就能上手。數(shù)據(jù)統(tǒng)計的很簡單、方便和智能,對數(shù)據(jù)進行展示也很方便。統(tǒng)計好數(shù)據(jù)后,如何才能更好的給人們可視化的呈現(xiàn)數(shù)據(jù)本身也是一門“藝術”,而Python可以滿足我們對“藝術”的追求。且編寫代碼有一個巨大的好處就是以后的工作中再遇到相同的數(shù)據(jù)通過運行代碼,可以很快的處理完數(shù)據(jù),從而得出結果。以招生數(shù)據(jù)為例,每年都會有幾乎完全相同的特征的數(shù)據(jù)需要高校工作人員統(tǒng)計,所以通過編寫程序可以使我們的工作更加的高效化和智能化。

2.2 Excel數(shù)據(jù)統(tǒng)計

第一步:啟動篩選命令。

第二步:篩選省份。

第三步:篩選專業(yè)。

第四步:運用函數(shù)對該高校在各省各專業(yè)的錄取人數(shù)、最高分、最低分和平均分進行統(tǒng)計。

第五步:將統(tǒng)計好的數(shù)據(jù)存到本地的文件夾中。

雖然Excel其不僅可以處理表格數(shù)據(jù),還可借助數(shù)學函數(shù)對數(shù)據(jù)進行復雜運算,且無需計算機語言編程即可實現(xiàn)數(shù)據(jù)篩選、檢索、分類、排序等一系列操作[4]。但是,其局限性也很突出,統(tǒng)計流程繁瑣,耗時長等都對數(shù)據(jù)統(tǒng)計工作人員造成了一定的影響。

3 小結與不足

高效的數(shù)據(jù)統(tǒng)計工作能夠確保統(tǒng)計數(shù)據(jù)的真實性、準確性。在提高數(shù)據(jù)的質量的同時,還可以通過對高校錄取情況的統(tǒng)計數(shù)據(jù)的分析來發(fā)現(xiàn)高校不同專業(yè)面向不同省份招生的薄弱環(huán)節(jié)?？梢猿浞滞诰蛘猩畔?使招生數(shù)據(jù)可以最大限度發(fā)揮作用,為高校的發(fā)展服務。

本文通過虛擬某高校的招生數(shù)據(jù),對Python數(shù)據(jù)統(tǒng)計方面和Excel數(shù)據(jù)統(tǒng)計方面進行簡單對比,對比發(fā)現(xiàn)Python編程技術在統(tǒng)計數(shù)據(jù)方面有極大的優(yōu)勢,可以快速、準確的完成數(shù)據(jù)統(tǒng)計任任務。誠然Excel同樣具有很強大的數(shù)據(jù)統(tǒng)計的功能,我們不可忽視Excel給我們數(shù)據(jù)統(tǒng)計所帶來的便利,但是在現(xiàn)在的智能時代會一點編程語言會給我們的工作生活帶來很大的便利,促進辦公智能化,使辦公管理達到事半功倍的效果。

雖然本文試圖通過高校的招生數(shù)據(jù)來說明Python在數(shù)據(jù)統(tǒng)計方面的優(yōu)勢,但是只舉例了高校招生數(shù)據(jù),沒有說明其優(yōu)勢具有普適性。對高校招生數(shù)據(jù)的模擬也不夠充分,實際招生中還會有“文理分科、新高考省份、中外合作辦學和預科生”等因素,這些都是數(shù)據(jù)分析時需要單獨拿出來考慮的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。但是我相信有了本文使用P ython編程技術統(tǒng)計數(shù)據(jù)的鋪墊,其余的相關問題也會迎刃而解。

以“互聯(lián)網(wǎng)+”為背景,依托更加智能化的辦公軟件和方法來解決問題。在這樣的時代背景下,我們會比以往的任何時候都更加的渴望智能化的生活。