一卡通数据中学生消费行为及其成绩相关性研究

发布时间：2020-08-07 09:18

【摘要】：当前是“大数据”时代,如果高校管理者通过深入挖掘学生“一卡通”海量数据,分析大学生“一卡通”数据消费行为与其成绩之间存在的相关性特征、表现、影响因素等,必将可为学校信息化管理与数字化建设提供科学决策参考依据。故本文以此为研究出发点,基于数据挖掘技术,通过对高校大学生“一卡通”数据进行聚类分析,在此基础上引入K-means算法对学生“一卡通”消费数据与成绩之间的关联性进行数据处理、分析、统计,最后基于一种改进的Apriori关联规则算法,找出了高校大学生“一卡通”数据消费行为与其成绩之间的具体关联属性特征。本研究所做工作如下:(1)基于项目背景、目的及意义,对国内、外相关理论实践研究成果进行总结,并提出本研究实施的总体技术架构。(2)通过数据挖掘技术分析,总结了6种不同数据挖掘方法,并制定了包括数据预处理、数据挖掘与数据结果分析在内的数据挖掘技术实施流程。(3)高校学生一卡通消费行为与成绩预处理:结合某高校学生校园一卡通消费行为、水平现状,详细阐述了高校学生一卡通消费行为及成绩预处理过程:数据清理——数据集成——数据变换——数据规约。(4)高校学生一卡通消费数据聚类分析:综合数据划分法、数据层次分析法、数据密度聚类法、数据网格法、数据模型法,重点基于K-means算法,对高校学生一卡通消费数据进行聚类处理。(5)基于校园一卡通数据的高校学生消费行为与成绩相关性初步分析、关联规则算法构建,结合实例描述了一种改进的关联规则挖掘算法;最后,基于该算法找出了学生消费行为与成绩间的相关性。本研究通过了解大学生日常消费水平、习惯,将学生消费水平划分为“高”、“中”、“低”三类,然后分析学生学习成绩、消费水平、消费习惯之间的关联性。结果表明,学生学习成绩不佳,在一定程度上受其不规律消费行为、习惯影响,如学生不经常早起,会影响其学习成绩。
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：G647;TP311.13
【图文】：

图 3.1 某高校校园一卡通系统总体结构示意图通体系结构是由三层相互连接的网络组成。第一层为为“校园网主干网”；第三层为“数据库应用系统”irtual local area)虚拟局域网技术和交换式的以太网技，有效降低了系统管理成本，大大提高了对学生的校示为基于三层模式的校园一卡通系统网络体系结构图

图 3.1 某高校校园一卡通系统总体结构示意图述一卡通体系结构是由三层相互连接的网络组成。第一层为“数据第二层为“校园网主干网”；第三层为“数据库应用系统”。整个VLAN(Virtual local area)虚拟局域网技术和交换式的以太网技术组建络体系，有效降低了系统管理成本，大大提高了对学生的校园管理 3.2 所示为基于三层模式的校园一卡通系统网络体系结构图[38]：

图 3.3 基于三层模式的校园一卡通系统数据中心结构图图总体逻辑架构可以看出，该校园一卡通系统数据中心结构主、应用前置服务器、交换机三部分组成。其中，采用的数据存热备份技术”、“冗余磁盘阵列技术”、“服务器切换技术”急备份技术”等。在应用前置服务器中，分别包含身份前置与置以及银行前置服务器。在交换机模块，主要包含 MAC 地址、个端口的交换机等[39]。数据预处理实践过程如下：高校大学生校园“一卡通”数据库构成高校一卡通数据而言，因学生校园卡信息数据库组织形式不同同管理部门的信息存储数据库中。其中学生校园卡中的消费数ACLE“一卡通”数据库内，而学生学习成绩数据则主要存储在学 2000 教务管理系统中。因此，在挖掘学生海量消费行为数据与需要分别进行数据清理、集成、变换与规约处理。

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本文编号：2783786