教育信息化背景下校园卡系统数据挖掘的研究与实现

文明珠

摘要： 近年来，随着互联网、高性能计算机的信息技术的发展，越来越多的信息化项目应用被投入到校园网络信息平台的建设中来，这就为进一步发展和研究数据挖掘技术提供了背景知识的支持。校园卡系统是高校建设智慧型校园的重要信息化载体，是高校的人、财、物等资源数据的重要整合和共享平台，是衡量高校信息化程度的首要标准。该文以数据挖掘为技术条件，对其在校园卡系统开发过程中的应用进行探讨。

关键词：信息化建设；数据挖掘；校园卡系统

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）05-0005-02

Abstract： in recent years， with the development of information technology， the Internet， high performance computers， more and more the application of the information project is devoted to the construction of the campus network information platform to the further development and research of data mining technology provides the background knowledge of the support. Campus card system is an important information carrier in the construction of intelligent campus. It is an important integration and sharing platform of human， financial， material and other resources. It is the primary standard to measure the degree of information technology in Colleges and universities. In this paper， the application of data mining technology to the campus card system development process is discussed.

Key words： information construction； data mining； campus card system

信息科技进入了“大数据”时代，密集型数据的技术研究成为当代科学研究的特征。校园卡系统是高校建设智慧型校园的重要信息化载体，是高校的人、财、物等资源数据的重要整合和共享平台，是衡量高校信息化程度的首要标准。用户对校园卡的应用需求不再限于功能单一的消费与身份识别，其应用系统扩展转向面向服务需求的应用，促使了校园卡系统的建设更要关注学校管理者，以及持卡人的核心服务价值的体现。高校的信息化工作主要体现在对校园科研教学、校务管理、生活服务工作各方面大数据的整合与利用，因此，通过大数据的数据挖掘方式计算，对校园卡系统设计的研究提出了新的智能化、多样化、人性化的要求。

1 校园卡处理数据存在的困难

目前各高校的校园一卡通系统的应用主要体现在各部门的管理功能，但是随着校园建设的扩大，各部门的工作量的加大，储存在服务器上的数据量越来越庞大，它们成为服务器的工作负担，却又隐藏着校园管理的巨大信息量，让学校都希望能从这些不完整的数据中挖掘出可用的信息基础，从而为学校的管理者所使用，可以提高学校的管理效能，但如果对如此复杂而浩瀚的数据作出选择和转换，从而形成新的数据信息，成为校园卡应用的重要研究工作。

2 研究校园卡数据挖掘的应用范围

通过数据挖掘的技术，对校园卡的消费数据信息进行数据分析具有一定的现实意义。特别是对消费群体分类与关联规则的分析应用，对学生校园卡消费行为数据的挖掘，可以根据其消费行为在整体上制定分类标准，研究消费行为特征，从而得出数据加以分析应用于管理工作中。目前根据校园卡的数据我们一般的应用范围分以下几类：

1）对学生消费行为的追踪管理

根据校园一卡通系统里的日常消费记录，可以对学生的消费行为进行追踪和研究，及时掌握当今大学生的消费现状，并就出现的问题加以引导。以学生的助学金贷款管理为例，如果单从辅导员凭学生的口述了解家庭情况是比较片面的。在助学金贷款管理上，除了要了解学生的家庭背景及日常生活情况外，还可以通过其在一卡通数据库中的消费纪录观察其消费行为是否与家庭背景保持一致，为助学金贷款更有效的发放提供数据支持。

2）对学生的异常行为的追踪管理

通过门禁信息的记录，并根据学生的在线互动行为评估其表现，协助管理者及时发现有问题的学生，从而进行有针对性的教育与帮助。从学生的消费数据和身份信息来统计学生每月的平均开销，进出机房以及图书馆的频率，得出认证偏低区间的实证结果，老师可以利用这些数据结果分析学生性格或者生活习惯，同时可以了解到某些性格内向而不愿意向老师说明实情的学生。并且根据数据分析，可以了解学生学习的努力程度，为最终成绩考核以及奖学金的评定标准作参考。通过学校运动场所的消费信息，评估学生课外体育活动的次数，分析学生的身体状况，同时，也对大学生心理健康评估提供参考依据。

3）对商户的经营情况的追踪管理

通过学生在商户的消费次数和消费金额的信息数据，可以分析学生对各商户经营情况的满意程度，帮助学校客观了解各商户的实际经营情况，了解学生在生活层面的需求和期望，发现商户在产品、服务上的不足之处，从而为学校对商户管理经营策略提供决策支持，以提高服务质量。针对发现的问题，相关部门还可以通过实地考察，调研等方式就问题展开深入研究。例如，可以根据饭堂消费以及热水消费的数据，对食品材料的采购和热水供应控制提供数据参考，避免食物能源的浪费。

4）对图书馆信息服务潜力进行挖掘

图书馆可以根据学生去图书馆的纪录，分析读者利用信息资源的规律，，可以跟踪了解学生的学习行为，可以判断学生喜欢阅读哪方面的书籍。这种数据分析的决策，不仅提高了图书馆信息服务的开放性，而且更进一步挖掘图书馆信息服务的潜力，让图书馆从传统的“我提供什么用户就接受什么”运作模式转变为新型的“用户需要什么我就提供什么”的服务模式。

3 校园一卡通数据挖掘设计系统的流程

数据挖掘是通过发现和提取的方法，从现有的数据库、数据仓库或者其他信息存储中，把各种模糊、不完整的数据依据不同的算法或者规则提取一定的知识与信息，从而获得更深层次数据的分析过程。这种把数据库或者数据仓库作为基础驱动的决策系统，它的系统设计理念必须以数据挖掘为重点，同时其框架应有效结合数据库、数据仓库、OLAP 以及数据挖掘等功能部件。

1）问题定义：首先要明确数据挖掘的需求，确定数据来源类型，然后建立校园一卡通数据仓库。数据仓库建立是整个数据挖掘过程的重要环节，因为它的数据合理与否直接影响数据分析的效率与结果的准确性。

2）数据提取和预处理：储存在校园卡数据库中的数据大多是粗糙、模糊、原始的数据的数据，不能作为直接结果信息来为用户提供数据决策，为了提高数据的准确性，我们要对这些数据进行有效的提取和清理，通过集成、转换、归约等预处理方法，精取数据信息，保证数据质量，提高后期数据挖掘工作的准确性，从而降低系统开发过程所需的工作时间。

3）知识获取：这部分主要的工作就是根据前面所提取的数据，通过数据挖掘的算法，即用一些常用的表示方式，或者某种特定的方式，把用户所需已挖掘的数据信息最后以excel表格方式呈现出来，这个阶段是实现项目预测决策的重要阶段。

4）评估：根据实际执行情况对数据挖掘过程中的具体处理阶段进行优化，直到满足用户要求。评价是对数据挖掘的最后结果做出验证评论，其功能是以简洁、直观的图表和数字展现数据分析的结果。以实现为研究的课题提供充分的科学依据，同时为管理者做出决策提供指导与帮助的研究目的。

4 结语

由以上的开发流程，归纳出设计一个数据挖掘应用系统应该注意的几个问题，首先，我们要明确系统开发需求的目标，然后利用数据挖掘流程模型建立数据库或者数据仓库，保证数据的准确性，最后关键步骤，依不同的数据需求选择不同的算法，提高数据的质量以得出结论。由于数据挖掘项目开发经常涉及范围较广，因此需要与多方面的人员共同合作完成工作。

数据挖掘技术在校园卡信息管理系统的应用发展处于初级阶段，本文对校园卡系统数据挖掘项目开发只进行了些初步的尝试，数据挖掘的应用不仅能够充分地集成学校现有的各个系统，还能够进一步提升校园的信息化管理水平，如分析大学生的借阅信息、商户营业数据分析、学生消费行为辅助贫困奖学金发放等，这些不同的分析可以有不同的结果。随着数据挖掘技术的应用研究不断的深入，数据挖掘技术方法不断地完善和改进，项目开发的方法论不断更新，有待于我们继续挖掘。

参考文献：

[1] 梁莹.基于数据挖掘技术的客户消费行为分析系统的开发与应用[D]. 广西大学，2011.

[2] 梁凡.关于数据挖掘技术及其应用的分析[J]. 电子技术与软件工程，2015（22）.

[3] 田园.基于数据挖掘技术的高校教务管理系统分析与设计[J]. 电子技术与软件工程，2015（22） .