基于校园一卡通数据的学生消费及学习行为分析

校园一卡通系统通过对各种信息、资源的有效集成、整合和优化,能够实现学校对信息的有效配置和充分利用。采用数据挖掘技术针对学生校园消费、学习活动的管理分析方面进行深入研究,首先,通过数据预处理技术提取相关特征。然后,采用K-means聚类算法针对学生消费行为进行消费习惯聚类分析,并采用决策树算法评估聚类结果;再采用Apriori关联规则算法针对学生学习行为进行学习行为关联度分析,所得结果用于高校学生工作人员分门别类的进行学生管理。

基于一卡通数据中心的贫困生辅助认定分析

本文分析了建立数据中心的原因,而且进一步给出了我校一卡通数据中心的示意图;总结和分析了贫困生认定的现状,指出了贫困生特点和对待同学评议和贫困资助的不同态度,以及现行认定方式存在的问题;介绍了山东工商学院一卡通系统的建设情况,并分析了可以从哪些数据中进行数据挖掘,以发现潜在的模式辅助认定贫困生。

基于校园一卡通数据的贫困学生消费异常数据检测分析

高校一卡通系统是数字化校园建设的重要组成部分,具有信息服务、身份识别、金融服务、消费等主要功能。利用一卡通系统采集在校生的基础数据,通过数据挖掘技术,进行贫困生辅助认定分析,为学校的奖惩助贷管理和决策提供数据基础。首先通过数据预处理技术提取相关特征;其次利用经验样本进行正态分布验证;最后针对候选贫困生样本采用基于正态分布的一元离群点检测算法进行异常点检测,检测所得异常结果用于学校学生工作人员在对贫困生最终认定时做辅助参考。

基于校园一卡通数据的人群画像分析

校园一卡通系统集成了用户大量的使用信息。论文利用数据挖掘技术对学生校园消费和学习活动数据进行人群画像。首先,通过数据预处理提取关键特征,采用K-means聚类算法对全校本科生数据集进行聚类,分析了用户的消费习惯和人群特征后进行画像说明。最后,通过生成的决策树模型对本科生数据集进行分类,以评估人群特征划分的准确性。实际结果表明,论文设计的用户分类模型能有效区分不同行为特征用户,为高校学生管理工作提供依据。

智慧校园环境下校园一卡通数据管理的分析与探讨

从数字校园到智慧校园,部分高校已完成校园的数据治理工程,高校校园一卡通系统也进行了升级改造。本文针对校园一卡通数据在高校数据源中的定位,以及一卡通数据的顶层设计和数据共享机制等问题,做出了进一步的分析与探讨。针对问题提出了校园一卡通数据的二级定位,规范校园一卡通数据源,建立数据分级机制,建立标准的校园一卡通数据仓库和共享机制等措施。智慧校园环境下校园一卡通数据亟需得到重视和管理,以校园一卡通数据为基础的其他第三方系统数据也应不断规范和共享。

基于一卡通数据的公交客流时空特征分析——以深圳为例

一卡通数据记录了乘客的出行地点、时间信息,可反映城市居民公交出行的总体特征。文章提出了基于刷卡数据的常规公交、地铁客流计算方法,结合深圳市实际刷卡数据,分析了公交客流的时段分布特征、线路与站点特征和接驳换乘特征,可为行业主管部门优化公交线网、提升公众出行服务提供决策依据。

基于一卡通数据的高校学生行为分析与排名预测

利用校园一卡通数据,结合可视化相关技术,设计一卡通数据可视化模型,有效地发现学生在校园中的行为规律和异常情况。此外,利用可视化交互方式,将学生的行为和成绩联系起来,探索引起学生成绩变化的因素,并通过多元线性回归对学生成绩排名进行预测,其相关性达到了90%以上,证明可视化效果的有效性。

基于蚁群算法的一卡通数据精准挖掘方法

为了提高一卡通数据精准挖掘能力,提出基于蚁群算法的一卡通数据精准挖掘方法。构建一卡通数据的模糊信息检测模型,采用关联特征提取方法进行一卡通数据的模糊相关性分析,构建一卡通数据的输出自相关特征匹配模型,结合模糊特征聚类分析方法进行一卡通数据的统计分析,建立一卡通数据的回归分析模型,提取一卡通数据的统计特征量,根据一卡通数据的特征提取结果采用模糊C均值聚类方法进行信息处理,采用蚁群算法进行一卡通数据挖掘过程中的自适应寻优,实现一卡通数据的优化挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行一卡通数据挖掘的精度较高,特征分辨能力较好,提高了一卡通数据的挖掘和检测能力。

浅谈校园一卡通数据在校园综合管理及决策中发挥的作用

一卡通系统已成为21世纪信息化管理必然手段,已在很多高校、企业及政府部门渐渐普及使用,尤其在高校极为盛行,很多分析师都渐渐将一卡通数据作为决策分析的黄金数据,利用这种数据可以推断出事态发展的趋势,并从中获取重要信息,本文重点对高校一卡通数据在学校日常管理及决策中所起到的作用展开初步的论证,并用具体事例加以阐述。

校园一卡通系统的数据分析与信息标准化

校园一卡通建设推进子高校信息化建设的步伐。通过分析校园一卡通的数据流，提倡在高校管理部门间建立一个标准的、可共享的数据库;进行信息系统的标准化建设，以此减少高校内部各部门间的不必要的数据冗余，保持数据的一致性、准备性、共享性。

基于校园一卡通的数据挖掘应用研究

校园一卡通系统储存了大量的数据信息,涉及学生校园生活与学习的各个方面,其中的学生消费数据最为稳定和完整。对传统FCM算法进行改进,得到改进后的基于密度权重的模糊C均值算法(DWFCM),并使用这两种方法分别对预处理后的一卡通数据进行挖掘分析,得到的结果表明DWFCM算法有更好的聚类效果,可以为学校困难学生认定和资助提供支撑数据,从而提高资助的精准性。

保障校园一卡通系统数据完整性的思考

本文结合高校应用校园一卡通系统的实际情况,由校园一卡通系统存在的各类隐患中分析造成系统数据缺失的原因,并针对这些原因提出完善意见。

基于Consume2Vec模型的校园一卡通大数据分析

现有的一卡通数据挖掘方法大多采用统计、聚类、关联规则等浅层机器学习和数据挖掘方法,忽略了消费数据的时序性,缺乏对数据的深度表达。基于深度神经网络,提出了能够对消费数据时序性和关联性进行深度挖掘的Consume2Vec模型,并在此模型的基础上构建消费异常检测模型。通过在大规模一卡通消费数据上进行实验,验证了两个具体Consume2Vec模型的性能,并从不同维度将学生划分为不同群体进行对比分析,发现学生的消费规律和特点。

基于校园一卡通消费数据的贫困生辅助认定的研究

校园一卡通的消费数据的研究是高校信息化研究的一个重要方向,是学生在校消费水平的重要表现之一。本文以学生一卡通消费数据和基本信息为研究对象,通过数据挖掘和数据分析技术,进行贫困生辅助认定分析,希望为学校学生工作人员在对贫困生最终认定时做辅助参考。

基于数据挖掘的贫困生认定辅助系统设计

介绍了数据挖掘概念以及一卡通数据中心的设计,介绍了数据挖掘跨行业标准过程,并通过该过程,完整描述了数据挖掘的实现过程及实现方案。详解了研究中涉及的数据挖掘对象:学生消费数据、学生早餐消费数据、学生圈存数据,为贫困生认定工作提供辅助数据。

基于校园数据挖掘的贫困生认定模型设计研究

精准认定贫困生,是做好高校贫困生工作的重中之重。本研究应用高校一卡通数据,利用数据挖掘技术构建高校贫困生认定模型。具体方法是对校园一卡通消费流水数据运用二分k-means算法进行聚类,分别运用轮廓系数和簇内误方差(sse)方式进行聚类效果评价,并调整参数值以获得最佳贫困生聚类效果。与现实已认定的贫困生数据对比,本模型实现的贫困生识别率为50%,为高校贫困生的精准认定工作提供了技术基础。

基于数据挖掘技术的学生校园消费行为分析

校园一卡通系统通过对各种信息、资源的有效集成、整合和优化,能够实现学校对信息的有效配置和充分利用。文章采用数据挖掘技术针对学生校园消费活动的管理分析方面进行深入研究,首先通过数据预处理技术提取相关消费特征,并采用一种优化的K-means聚类算法,将学生分为几类,分析行为特征,以便高校学生工作人员分门别类的进行学生管理,最后将聚类结果输入决策树分类模型进行评估,以评价聚类结果。

基于学生消费数据的朋友关系推断与分析

社交网络和数据挖掘是计算机学科相关研究中的热点,文中以湖南理工学院一卡通消费数据为研究对象进行数据挖掘和朋友关系网络的推断。首先对原始数据进行预处理并提取出相关特征建立数据仓库,其次构建消费数据的二分网络映射为单分网络,再采用泊松分布得到统计共现的朋友关系网络,并通过多重假设检验去除随机连边,最后进行方法验证。实验结果表明可以准确地推断出80%以上的在现实生活中真实的朋友关系。

基于多源数据的北京轨道交通客流特征分析

为提高城市轨道交通成网条件下客流预测与运营管理水平,有必要对轨道交通客流特征进行研究。结合实地调研数据,利用海量的市政交通"一卡通"(IC卡)数据和移动通信定位数据对北京市轨道交通乘客属性特征、时空特征、接驳特征、票价调整影响特征等进行分析,最后对客流需求高增长的北京轨道交通客流特征进行总结。结果表明:北京轨道交通工作日主要服务于中低收入的中青年通勤族,77.25%的乘客轨道交通出行时间在10~60 min之间;轨道交通线路高峰客流有明显的潮汐现象,受职住分离现象的影响,客流空间分布的不均衡性突出;现阶段轨道交通网络发展较为成熟,但仍有部分区域对轨道交通的需求较大;轨道交通站点接驳设施的便利性和完善性程度影响乘客对轨道站点交通方式的选择;在可接受范围内,票价调整对客流的影响在短期内较明显,经过渡期后客流量呈增加趋势。

基于校园一卡通的图书管理系统的设计与实现

文章介绍了基于校园一卡通的图书管理系统设计和实现过程。该系统是运行在学院主干网上的网络图书管理系统,由图书采访,图书编目,图书流通,系统维护,Web查询等5个子系统组成,采用C/S和B/S架构相结合的技术方式,实现了馆藏图书的信息管理和Web查询功能,系统最大的特点是与校园一卡通的对接,实现了用校园卡替代借书证。