【2018高校开学季】迎新生“大数据”显身手
又是一年开学季，在各高校，大学新生满怀激情与梦想开启他们新的人生旅程。为了给新生提供更加便捷贴心的服务，各高校纷纷开启数字迎新模式。
在北京理工大学新生报到的现场，三块电子大屏格外醒目，随着新生陆续报到，上面会实时显示已报到人数、各专业报到情况等信息。
今年北京理工大学共迎来4127名本科新生。其中，中国学生3915名，来自海外的留学生212名。
除了这些基础数据，学校还别出心裁地统计了新生的姓氏、生源地分布、男女生比例等有趣的数据。
在北京理工大学，男女新生的比例为2：1，所有新生中，“老李家”超过了去年的“老王家”成为北理工新生的“第一大家族”，此外，56％的新生是独生子女；71％的新生认为自己性格属于“活泼外向。”
北京理工大学网络信息中心副主任 康慨：新生来到学校后，他对学校很多情况不太了解，我们通过信息化的手段，对信息进行数据分析，让新生尽快适应学校、了解同学。
南京大学：通过大数据为新生匹配室友
大数据不仅可以帮助新生更快了解同届小伙伴们的情况，还可以为新生匹配室友。这是南京大学全面升级推出的新生宿舍分配方案，新生提前填写调查问卷，包括生活习惯、个人兴趣爱好等选项，学校用大数据算法分析学生的相似程度，来帮助新生寻找生活习惯、兴趣爱好相近的室友，方便他们更好地适应集体生活。
南京大学学生工作处老师 郭亚敏：我们希望新生住一起时有更多的相似程度、更多的共同爱好，这样他们就会有更多的共同话题，在相处起来时，也会对他们之间相互包容相互理解带来一些正向的积极因素。
特色迎新攻略 助新生适应新环境
为了让新生入校后尽快融入大学生活，不少高校还推出了迎新攻略，美食地图、《新生手册》等，一应俱全。哈尔滨工业大学的“联小络”微信平台连续12期的《你好工大》、《新生手册》囊括了新生关心的学习、吃住行和校园文化、社团组织等内容，帮助他们更好适应新环境、规划大学生活。
哈尔滨工业大学新生 詹竣名：我觉得我们哈工大，非常好地利用互联网，把我们新生的迎新办得挺好的。学长和学姐也非常热情，感觉到非常温暖。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在人工智能领域，“大模型” 已成为近年来的热点标签：从参数超 1750 亿的 GPT-3，到万亿级参数的 PaLM，再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中，“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中，“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中，订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
