小明：最近我在研究高校网上办事大厅的系统架构，感觉和公司的数据处理方式有相似之处。
小李：确实，两者都需要高效的数据处理能力。比如，高校系统中学生信息、课程安排等数据量很大，需要进行分析优化。
小明：那你是怎么处理这些数据的？
小李：我们通常会使用Python和SQL来提取和清洗数据，然后用Pandas或者NumPy进行分析。你有没有考虑过在高校系统中引入类似的方法？
小明：我正在尝试用Flask搭建一个简易的后台，用于处理学生的申请数据。我可以写一段代码来展示一下。
import pandas as pd
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/analyze', methods=['POST'])
def analyze_data():
data = request.json
df = pd.DataFrame(data)
summary = df.describe()
return jsonify(summary.to_dict())
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
小李：这段代码很实用，可以用来对申请数据进行统计分析。如果再加上一些可视化模块，效果会更好。
小明：没错，未来我们可以考虑集成Echarts或Matplotlib，让结果更直观。
小李：这正是数据分析的价值所在——让复杂的数据变得清晰可理解，无论是高校还是企业，都能从中受益。
小明：看来我们的思路很一致，接下来可以一起推进这个项目了。