学工系统作为高校管理的重要组成部分，其功能和性能直接影响到学生的日常学习与生活。随着教育信息化的发展，学生对学工系统的个性化需求日益增长，如何高效地提取并满足这些需求成为当前研究的重点。

迎新管理信息系统

为了更好地理解和满足用户需求，我们可以利用Python进行数据采集与分析。例如，通过爬虫技术获取学生在学工系统中的行为日志，然后使用Pandas库对数据进行清洗和统计分析，识别出高频操作和潜在需求。以下是一个简单的代码示例：

import pandas as pd

# 模拟从学工系统中获取的数据
data = {
    'student_id': [1001, 1002, 1003],
    'action_type': ['login', 'check_schedule', 'submit_assignment'],
    'timestamp': ['2024-04-01 08:00:00', '2024-04-01 10:00:00', '2024-04-01 15:00:00']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 统计每个动作类型的出现次数
action_counts = df['action_type'].value_counts()

print("常见操作类型及次数：")
print(action_counts)

该代码模拟了从学工系统中提取学生操作数据，并统计了不同操作类型的频率。通过对这些数据的深入分析，可以为系统优化提供依据，从而更好地满足用户需求。

总之，学工系统的持续优化离不开对用户需求的精准把握。通过计算机技术手段，我们能够更高效地实现这一目标，提升用户体验和系统效率。