随着科技的发展，科研管理系统的应用越来越广泛。在江苏地区，高校科研活动频繁，对科研管理系统的依赖程度也较高。为了更好地管理和分析江苏高校的科研数据，我们设计并实现了基于科研管理系统的数据分析平台。

### 系统架构

该系统主要由以下几个模块组成：

- 数据采集模块

- 数据存储模块

- 数据分析模块

- 用户界面模块

### 技术实现

使用Python语言进行开发，以下是核心代码示例：

        import sqlite3
        from flask import Flask, request, jsonify

        # 创建数据库连接
        conn = sqlite3.connect('jiangsu_research.db')
        cursor = conn.cursor()

        # 创建表结构
        cursor.execute('''
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS research_data (
                id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                university TEXT,
                researcher TEXT,
                project_name TEXT,
                funding_amount REAL
            )
        ''')

        # 插入数据
        def insert_data(university, researcher, project_name, funding_amount):
            cursor.execute('''
                INSERT INTO research_data (university, researcher, project_name, funding_amount)
                VALUES (?, ?, ?, ?)
            ''', (university, researcher, project_name, funding_amount))
            conn.commit()

        # 查询数据
        def query_data():
            cursor.execute('SELECT * FROM research_data')
            rows = cursor.fetchall()
            return rows

        # 启动Flask服务
        app = Flask(__name__)

        @app.route('/add', methods=['POST'])
        def add_data():
            data = request.get_json()
            university = data['university']
            researcher = data['researcher']
            project_name = data['project_name']
            funding_amount = data['funding_amount']
            insert_data(university, researcher, project_name, funding_amount)
            return jsonify({"status": "success"})

        @app.route('/query', methods=['GET'])
        def get_data():
            rows = query_data()
            return jsonify(rows)

        if __name__ == '__main__':
            app.run(debug=True)
        

### 功能描述

该平台能够实时收集江苏各高校的科研项目信息，并通过SQLAlchemy进行数据库操作。用户可以通过简单的HTTP请求添加或查询科研数据。此外，还支持可视化图表展示，便于管理者快速了解江苏高校科研的整体情况。

### 总结

本文介绍了一个面向江苏高校的科研管理系统，通过Python结合Web框架实现了高效的数据采集与分析功能。未来，该系统还可以进一步扩展，例如增加机器学习算法来预测科研趋势等。