基于大数据挖掘的高校学生管理平台的研究与应用

发布时间：2021-09-18 09:26

　　随着高校信息化建设水平不断提升,数字校园到智慧校园理念提出,高校信息化发展面临着更多的选择。高校信息化系统中的数据规模大,类型多,来源多样化已经成为了高校学生大数据环境的特点。同时,高校大数据中潜在着大量有价值的信息,如何从现有的大数据环境中挖掘学生在校特征,建立学生画像,并应用于高校管理工作中,是高校信息化建设的重要任务。课题主要分析研究目前高校管理工作中面临的问题,将大数据技术引入高校管理工作中,打通多业务系统之间信息通道,建立高校数据全生命周期管理模型。对不同的数据采取相应的挖掘分析方法,提取特征值,作为数据标签建立行为模型,进而建立多角度学生画像,为高校管理工作提供辅助决策。本文依托于中共北京市委教育工作委员会首都大学生思想政治教育研究课题一般课题“大数据视角下高校学生工作一卡通数据分析与应用”,是与高校学生处管理工作相结合的课题,主要完成以下工作内容（1）整合学校多业务系统数据,打通信息化系统之间的信息通道,建立多系统数据中心并实现高校学生数据全生命周期管理,包括对数据的采集、清洗、存储以及入档回收,记录学生入学报到毕业离校期间重要节点的数据。（2）通过对高校管理业务需求分析... 

【文章来源】：华北电力大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图３－１丨ｌａｄｏｏｐ生态系统示意??ＨＢａｓｅ是一种非关系型数据库，传统的关系型数据库以键值的形式对数据??进行存储，ＨＢａｓｅ以行键、列簇、列修饰符、版本等关键字为存储非结构化的??

华北电力大学硕十学位论文??第４章平台架构分析与设计??基于大数据技术的高校管理平台总体架构如图所示，分为数据采集处理层，??数据存储层，数据分析挖掘层以及应用及可视化展示层四大层，并在其中细分??为数据支撑，数据预处理，数据脱敏，数据存储，数据分析，可视化展示以及??业务领域七个模块。??

程度和是非三种类型，动态消费则可以更加有效实际的对学生家庭经济状况以??及消费习惯进行评估，通过对月均有效消费天数，月均消费额度，并将这些信??息作为动态因素加入到模型中。具体的评价因子如图４－３所示：??２５??

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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[3]基于大数据挖掘的高校学生行为数据分析系统的研究与开发[D]. 孙杨博.华北电力大学(北京) 2017
[4]基于特征轨迹的人物行为分类的关键技术与应用[D]. 薛莹.南京信息工程大学 2016
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[6]用户行为轨迹聚类及其应用研究[D]. 王彬.西华大学 2016
[7]关联和聚类分析在数据挖掘中应用[D]. 余晓溪.云南大学 2015
[8]基于虚拟机的Hadoop分布式聚类挖掘方法研究与应用[D]. 尚丹丹.哈尔滨理工大学 2015
[9]基于Hadoop技术的高校学生行为分析系统研究与实现[D]. 潘奇.北京邮电大学 2015
[10]基于Kmeans算法的学生行为分析系统的设计与实现[D]. 刘国华.河北科技大学 2014



本文编号：3399891