随着科研管理信息化的不断推进，科研管理系统在高校中的应用日益广泛。内蒙古地区的高校由于地域广阔，科研资源分布不均，因此更需要一套高效的科研管理系统来整合和分析科研数据。本文将介绍如何构建这样一个系统，并提供具体的代码示例。

首先，我们需要设计数据库结构。假设我们有一个包含以下字段的表：`research_data`，其中包含`id`, `university_name`, `project_name`, `funding_amount`, `start_date`, `end_date`等字段。以下是创建该表的SQL语句：

        CREATE TABLE research_data (
            id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
            university_name VARCHAR(255) NOT NULL,
            project_name VARCHAR(255) NOT NULL,
            funding_amount DECIMAL(10, 2),
            start_date DATE,
            end_date DATE
        );
        

接下来，我们将编写一个Python脚本来从多个数据源提取数据并整合到这个数据库中。使用`pandas`库可以简化这一过程：

        import pandas as pd
        from sqlalchemy import create_engine

        # 创建数据库连接
        engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@localhost/research_db')

        # 加载数据
        data1 = pd.read_csv('data1.csv')
        data2 = pd.read_excel('data2.xlsx')

        # 合并数据
        merged_data = pd.concat([data1, data2], ignore_index=True)

        # 将合并后的数据插入数据库
        merged_data.to_sql('research_data', con=engine, if_exists='append', index=False)
        

在完成数据整合后，我们可以使用SQL查询来分析内蒙古地区高校的科研项目情况。例如，统计每个大学获得的总资金：

        SELECT university_name, SUM(funding_amount) AS total_funding
        FROM research_data
        GROUP BY university_name;
        

这些查询可以帮助管理者更好地了解科研资金的分配情况，从而做出更科学的决策。

总之，科研管理系统对于内蒙古地区的高校来说是一个重要的工具，它不仅能够帮助整合分散的数据，还能通过数据分析提供有价值的见解，助力高校科研工作的高效开展。