用python对毕业学校非北京科技大学的学生进行分析，包括生源学校和地域情况等，以便针对性吸引生源，给出结论与建议并给出具体代码

首先，我们需要确保你有一个包含学生信息的数据集，其中包含了“毕业学校”、“生源学校”以及“地域”等相关字段。假设你的数据集叫做`df_students`。下面是一个基本的例子，我们先筛选出非北京科技大学的学生，然后分析他们的生源学校分布和地域分布。

import pandas as pd

# 假设数据集中有'school_graduated', 'school_origin', 'region'等字段
# 筛选非北京科技大学的学生
non_beijing_stds = df_students[df_students['school_graduated'] != '北京科技大学']

# 分析生源学校分布
source_school_distribution = non_beijing_stds['school_origin'].value_counts()
source_school_distribution.plot(kind='bar')  # 可视化分布
print("生源学校分布：")
print(source_school_distribution)

# 分析地域分布
region_distribution = non_beijing_stds['region'].value_counts()
region_distribution.plot(kind='bar')
print("\n地域分布：")
print(region_distribution)

# 结论与建议：
# 根据上述数据，我们可以得出非京科大学生的生源校及地域偏好。比如，如果发现某几个地区或学校的学生较多，可以针对这些地方开展宣传和招生活动，提供更吸引人的奖学金计划或者合作项目。

# 具体建议：
# 1. 针对生源学校进行定向营销，重点投入这些学校的招生资源。
# 2. 考虑优化对于特定地域的优惠政策或服务，以提升吸引力。
# 3. 分析地域分布是否与教育质量和就业前景有关，如果有，可以强化这部分优势的宣传。