小李：最近我们学校要升级校友信息管理系统，听说还要引入AI技术？
小张：对啊，现在大数据和AI越来越重要了。比如我们可以用机器学习分析校友的就业情况，然后推荐合适的资助项目。
小李：那具体怎么实现呢？有没有代码可以参考？
小张：当然有。比如我们可以用Python写一个简单的分类模型，根据校友的毕业年份、专业和就业状态来预测他们是否符合某些资助条件。
小李：听起来不错，能给我看看代码吗？
小张：好的，这是个示例代码，使用scikit-learn库进行分类：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
# 加载数据（假设是CSV格式）
data = pd.read_csv('alumni_data.csv')
X = data[['graduation_year', 'major', 'employment_status']]
y = data['eligible_for_scholarship']
# 数据预处理（这里简化为直接使用）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
print("预测结果：", predictions)
小李：这个模型真的能帮助我们更好地分配资助资源吗？
小张：是的，AI可以帮助我们更精准地识别哪些校友最需要资助，从而提高资金使用的效率。
小李：明白了，看来未来的校友管理系统会越来越智能化。
小张：没错，技术的进步让我们的工作变得更高效、更智能。