基于校园一卡通数据的学生消费及上网行为分析

周倩羽 施佺

摘  要 校园的现代化管理是学校进行规范化管理的重要举措之一，校园一卡通的使用正是体现了学校的现代化管理模式。一卡通不仅给师生带来极大便利，也对学校的管理有着不容忽视的作用。介绍校园一卡通的应用及功能，通过校园一卡通产生的数据，利用数据挖掘的方法，分析数据中隐藏的有用信息，研究在校学生的消费行为、上网行为等，为学生管理、校园现代化建设的进一步优化提供参考建议。

关键词 现代化管理;智慧校园;校园管理;校园一卡通;数据挖掘;上网行为;消费行为

中图分类号：G645    文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2020）12-0008-06

1 前言

在信息化大背景下，随着校园人数越来越多，校园管理不断朝现代化方向靠拢，管理方式呈多样化发展，智慧校园建设已经在大学中全面开展。其中，校园一卡通对校园管理的现代化起着重要作用，在高校中的应用已经日趋成熟，是学校师生不可或缺的“通行证”，是校园数字化管理的重要组成部分，也是智慧校园建设的核心，学校与学生之间信息交互的纽带[1]。校园一卡通为学校师生提供了诸多便利，也产生了海量数据，如何利用、分析这些海量数据，从而优化校园一卡通的发展，是一个很有价值的研究课题[2]。

2 校园一卡通概述

校园一卡通的应用  随着社会的不断发展，学校管理逐渐打破传统模式，朝着现代化管理的方向不断发展。校园现代化管理应具备的特点包括：信息传递应该足够高效，保证信息的及时获取和更新;管理应该更加规范、精密、周到，要重视容易忽略的地方;能够让校内人员感觉到便利，使得工作和学习生活更加轻松;能够促进教育的不断进步与发展，提高教学质量[3]。结合这些需求，校园内想要实现现代化管理，就需要一个能够带动现代化管理进程的工具，校园一卡通便应运而生。

校园一卡通是非接触式射频卡，卡面有照片、姓名以及学号（工号）等相关信息，可以实现识别身份、一卡消费以及其他管理等多种功能[4]，包括图书借阅、门禁出入、学生信息认证、食堂就餐等。它是以IC卡为载体，适用于消费系统和校园管理的一种网络系统，全校师生及员工都可以使用这张卡片来进行各种日常活动。使用校园一卡通，无疑给学校师生的校园生活提供了极大的便利，并且对于各部门、各单位的规范化管理有较大的帮助，极大地带动了校园现代化管理的进程。

一卡通的功能  一卡通的功能包括消费功能、安全管理功能、自助服务功能等，每个功能都展现了一卡通在校园中的优势所在。

1）消费功能。校园卡的消费功能包括许多方面，比如食堂、超市的生活消费，公共浴室洗浴，校园网络的网费充值，以及计算机和CET等国家考试的自助缴费等。多种消费功能集于一卡，为学生和教师的校园生活带来极大的便利，实现了在校园内的无纸币化，也能替学生繁忙的学业生活节省一部分时间。

2）安全管理功能。安全管理功能主要体现在图书馆和宿舍的门禁。校内图书馆是用于在校师生学习以及借阅图书的地方，需要有效凭证才能进出，这是对学校藏书的一种保护，也为进出图书馆的师生提供了一定的安全保障。宿舍更是学生在学校时的家，设置门禁就像是给学生的家加了一层保护屏障，让学生能够有安全感。同时，可以根据学生的进出情况，观察并分析学生的作息情况，校方也可以根据这一情况来规范学生的日常行为，安排一些体育锻炼活动来丰富学生的课余生活，从而保证学生的德智体美全面发展。

3）自助服务功能。校园一卡通系统以服务师生为根本，提供一系列人性化、多渠道的自助服务。这样的自助服务覆盖了学校食堂、学生宿舍、图书馆等场所，并与银行等金融机构实现对接，还与校内的图书馆系统、上网认证系统、财务系统等进行集成，全校师生及员工可以通过手机APP、微信、支付宝、自主服务终端完成自助查询、银校转账、卡片挂失、宿舍报修等服务[5]。持有一卡通的师生，可以去校内的自助服务机上进行充值、查询、缴费等操作，还能够根据每个人不同的消费水平来限制单笔使用金额以及每天使用金额，以防卡片丢失后被人盗刷，减少一定的个人损失。另外也可进行图书馆书籍的借阅。

3 一卡通数据的相关分析及思考

校园一卡通一年的交易数据十分庞大，以校园一卡通数据为切入点，通过数据挖掘技术对历年积累的海量数据进行挖掘分析，量化描述一卡通用户的校园行为轨迹，逐步建立和完善决策模型，进而建立完善的大数据平台，将是十分可观的[6]。校园一卡通每天产生的数据流水信息很多，以南通大学为例，平均每天有五万条左右的数据产生，若以一学期产生的数据为研究对象，对数据的处理及分析会是一项较为艰巨且复杂的任务，主要体现在以下几点。

1）数据量过大。数据量过大时，对于数据储存将会提出新的需求，对于统计数据、运行数据的软件也将提出新的需求，在现研究阶段存在一定的挑战。

2）软硬件要求高，系统资源占用率大。要处理海量的数据，不仅需要良好的处理方法，也需要选择适当的处理工具，对系统资源进行合理分配。

3）处理海量数据需要有较高的处理技巧。好的处理方法及技巧需要长期的经验积累与总结，同时对数据分析者也有较高的要求[7]。

结合以上几点，本文决定暂使用部分样本数据进行分析，为今后的大数据分析及分析平台建设提供参考依据。

数据的获取与处理  校园一卡通的数据量大且属性复杂，要对其进行研究分析，首先要对数据进行选择、采集、预处理等，具体包括以下四步。

1）数据采集。选择研究所需的数据范畴，直接从校园一卡通系统导出数据，选择Excel、SQL Server 2008等作為数据存储和处理的工具。

2）对数据进行预处理，包括清洗和转换两个子过程[8]。对所有多而乱的数据进行分类加工整理，得到研究所需的数据结构，并进行存储。

3）使用基本数据分析、数据挖掘等方法对处理过的数据进行多角度的分析挖掘。

4）通过数据可视化，把数据通过曲线图、饼图、柱形图等展示出来，让读者能够轻而易举地读懂对大量数据的分析结果。

本文通过现教中心校园一卡通后台，导出2019年12月1—30日的流水数据和上网数据，其中流水数据共计138.8万多条，包括食堂消费数据、商超消费数据、浴室消费数据以及医务室、充电缴费等数据;上网数据约262.5万条。本文的主要研究对象为南通大学啬园校区的学生。首先，对流水数据进行筛选，选出啬园校区产生的所有流水数据，并对不同的消费种类进行分类处理，最终筛选出119.6

万多条流水数据，并分成食堂流水数据、商超流水数据、洗浴流水数据三大类，然后分步进行分析;其次，对上网数据按照日期及登录时间分别进行提取分类，对学生的上网情况进行分析。

消费行为分析  校园内产生的消费数据最多、交易最频繁的非食堂消费莫属。以南通大学啬园校区为例，食堂的正常营业时间是每周一至周日的6：00—20：00，从以下几个方面展开对学生消费行为的分析。

1）学生对食堂窗口的喜好分析。学生对食堂各个窗口的喜好程度，可以通过各个窗口营业额的统计情况进行对比。一卡通可以统计出每个商户每天的营业额度，通过商户营业额曲线能够反映出不同商户的品质情况和服务态度以及受欢迎程度，可以看出学生对不同食堂不同商户的喜好程度，也能以此为依据，分析出师生的满意度。同时，学校食堂的管理人员也可据此进行监管工作，调查某些商户日均交易额偏少的原因，如菜品价格、口味、卫生、工作人员服务态度等方面的问题，学校可以进行相应整改，从而提升师生在校就餐的满意度。

经过数据清理，本研究所用到的食堂流水数据约为84.9万条。一卡通内的“商户名称”是食堂内的各个商户给自己窗口的命名，通过整理，一共有18个商户。对商户名称进行分类汇总，计算出商户12月1—30日每天的交易额，并对其求取平均值，得到最终每个商户的日均交易额。如图1中的柱状图所示，对每个商户的日均收益总额的对比发现，“一二三食堂特色风味”窗口的日均交易金额最高，说明大部分学生选择此类窗口用餐，较受学生欢迎。

当然，若只是研究消费的总金额，也会存在个别食堂单价不同的问题，对分析食堂受欢迎程度会有所影响，因此还需要再通过对各个窗口日平均刷卡的次数进行统计。首先对流水中的食堂消费数据再次进行分类汇总，以商户名称为分类字段，以证件号码为汇总项，统计出12月1—30日各个商户的日均刷卡次数，如图1中的折线图所示。可以看出，刷卡次数与日均交易额呈现出的情况大体一致，因此可以得出结论：“一二三食堂特色风味”窗口最受学生欢迎。

2）食堂交易额统计分析。一年中有许多国家法定假期，学校还有寒暑假，在这些假期里，学校的食堂需要提供多少食材是一个应该考虑的问题。通过本研究获取的数据，分析一个月内每日产生的交易金额，通过对比每日交易金额，根据周末以及节假日期间的用餐人员数据，分析并且预测在特殊时间段的食堂就餐人次，据此估算应开放的食堂窗口数及菜品购置量，可大大减少资源浪费。

本次分析的数据时间范围为2019年12月1—30日，由于本月中没有特殊节假日，即以双休日为研究对象。本月中的双休日分别为1日、7日、8日、14日、15日、21日、22日、28日和29日。首先对数据进行整理，按照日期进行分类汇总，再对每日的交易额进行求和运算，通过对各食堂整体数据的整理分析，得到的结果如图2所示。

由图2可以发现，每周六、周日的交易金额普遍少于周一至周五的交易金额，每周五的交易金额也会相对少于周一至周四的交易金额。这一情况与大学生在校的生活情况有关，周一至周五需要上课，大部分学生为了方便起见，会选择就近在食堂就餐;周五晚上至周日，一部分家近的学生会选择回家，还有一部分学生会在周末外出用餐。基于此，食堂在周末可适当减少菜量供应，避免供需过多造成资源浪费。

3）超市消费数据分析。校园超市是大学生的第二大消费场所，供应学生平时所需要的生活用品、学习用品以及零食饮料等，是大学生活不可或缺的一部分。研究每个超市在大学生中的受欢迎程度、商品价格的满意程度，也是很重要的一项任务。

南通大学啬园校区内包括主校区第一超市（简称“一超”）、主校區第二超市（简称“二超”）、一食堂内的果咖茶坊以及男生宿舍区内的四期超市。超市内可使用手机支付，因此，一卡通在超市的消费数据远远少于食堂。本研究通过统计每个超市的日均销售额，以此为依据，比较出超市受欢迎与不受欢迎的地方，给学校商户管理者提供决策，从而能够对商户进行整改，对症下药，创建符合学生生活的校超。首先对商超数据进行整理，以商户名称为分类字段，并计算出每天的营业额;然后对其求取平均

值，得到的结果如图3所示。

由图3可知，二超的交易金额远远超过果咖茶坊与四期超市，这可能与后两者规模较小、商品种类不够繁多有

关;而与二超差不多规模的一超的营业额仍然少于二超，由此，超市管理者可以通过改善超市环境、丰富商品种类与数量等，吸引学生。

上网行为分析  网络的普及为学生的学习和生活带来极大的便利。网络具有信息量大、传播速度快等特点，但网络是把双刃剑，一方面，网络已经成为现代教育的一种工具，能够帮助学生从网络中收获知识、开阔眼界、拓展学习资源，有利于学生学习能力、创新能力的培养;但另一方面，学生也有可能沉迷网络浪费宝贵的学习时间，产生严重的影响[9]。由于学生在校内上网都需要通过学校的网关，因此，学生的上网行为可以通过上网数据有效地反映出来。利用学生的上网数据分析学生的上网行为具有较高的可行性，可以为制定合理、有效的网络管理措施提供决策支持[10]。

原始上网数据如图4所示，数据较为混乱，且存在一定的错误，如使用时长统计错误。本研究想对学生的上网时间段进行统计分析，因此需要通过数据处理，分别提取出登录时间中的日期信息和具体的登录时间，在这里可以运用公式“=MID（B2，1，10）”“MID（B2，12，2）”。

1）学生上网时间段分析研究。将一天分成24个时间段，可以监测学生每天不同时间段的上网情况，同时能给辅导员的管理提供决策支持。例如，学生在上课期间上网较多，需要考虑学生的学习态度是否认真，或该门课教师的上课方式是否受学生喜欢等。辅导员可以有针对性地进行有效沟通，改善学生的学习状况。首先，按照日期排序，将每天的记录分到不同的工作表中，以便后续的数据处理;其

次，对提取出的具体登录时间进行排序;最后，以时间为分类字段，以用户账号为汇总项进行计数的分类汇总。将最后得到的数据汇总于一张表内，对12月份每个时间段的上网人数求取平均值，得到图5所示的柱形图。

由图5可知，学生的上网高峰阶段主要是11—13点、17—18点、21点这三个时间段，其中上网人数最多的时间段为12—13点。这几个时间段均为下课高峰期，说明绝大部分学生在下课以后才开始上网。但是在9—11点、15—17点之间，学生上网的人数也不在少数，此时属于上课时间，辅导员应高度重视，可对学生是否认真上课进行考察。另外，还存在一部分“夜猫子”，有些学生可能是为了赶作业或论文，但也可能存在通宵打游戏的情况，这将导致第二天上课的精神状态不佳，长此以往，不仅对学业有影响，对身体也存在很大的危害。针对这一现象，辅导员可以加大管理力度，为学生的学习与身体着想，制定切实有效的上网限制政策。

2）学生每日上网情況分析研究。按天对学生上网情况进行统计分析，如图6所示，可以看出，周末上网的学生人数小于周一至周五，这可能与周末部分学生回家或外出游玩有关;但仍需要思考是否上课期间学生上网人数过多，应引起讨论与关注。

对学生上网行为的分析，对辅导员规范学生上网习惯、管理学生的生活学习有较大帮助，若能充分利用上网数据分析出的结果，可以更好地督促学生进行有效学习，养成健康的生活作息规律。

4 结语

本文基于对校园一卡通数据的挖掘分析，从一卡通的消费数据、上网数据等入手，分析了一卡通使用者在校内的一些行为。从各个学生的不同消费情况的研究中，可以发现学生不同的生活特点，给校园的管理和建设提供了较好的依据。校园一卡通是实现校园信息现代化管理的重要组成部分，通过对校园一卡通数据的分析，将会给学校的规范化管理带来更好的帮助，也能为校领导提供有价值的决策参考信息。

本文主要从消费行为、上网行为对学生在校情况进行分析，得出以下几点结论：

1）通过一卡通的数据分析，对食堂不同窗口的消费情况得出总结，能够为食堂管理者提供管理决策支持;

2）对商户收益的数据分析，可以作为师生对商户满意度的依据，从而为学校整改建设商户给出强有力的依据;

3）通过学生的上网行为分析，可以帮助规范学生的上网习惯，为辅导员管理学生提供新的参考依据。

当然，基于校园卡数据的分析远不止于此，在今后的研究中将会通过更丰富的数据进一步进行深度挖掘分析，如为高校贫困生认定提供辅助，可根据每年或每学期学生的消费情况，找出经济拮据的学生，为学校或学院的贫困生认定工作提供数据支持[11]。此外，如通过分析学生校园一卡通进出图书馆的数据、借阅数据，也可为深入了解学生提供依据。在后期工作中还将考虑如何将研究数据进行更好的可视化展现，为一卡通数据分析平台的建设提供页面展示。

参考文

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[2]王华，李伶，杨帆.大数据时代校园一卡通数据分析与应用研究[J].现代电子技术，2018，41（4）：56-59.

[3]校园一卡通[DB/OL].https：//baike.baidu.com/item/%E6%A0%A1%E5%9B%AD%E4%B8%80%E5%8D%A1%E9%80%9A/2994572？fr=aladdin.

[4]李光远.校园一卡通的现状和发展趋势[J].计算机光盘软件与应用，2014，17（13）：33，35.

[5]徐义东，闻帅.高校校园一卡通应用的进一步探索：智慧校园环境下一卡通向一户通的转变[J].华中师范大学学报：自然科学版，2017（S1）：142-145.

[6]夏杨，王芳.基于一卡通数据的校园大数据分析平台的构建与应用[J].华中师范大学学报：自然科学版，2017（S1）：146-151.

[7]关于海量数据处理分析的经验总结[DB/OL].https：//wenku.baidu.com/view/6d7d01e0f56527d3240c844769eae009591ba277.html.

[8]金培莉，王晓震.校园一卡通系统决策支持实例分析[J].华东师范大学学报：自然科学版，2015（S1）：525-529.

[9]鲍艳琳，罗汉云.基于大学生学业的网络行为与特征模型[J].计算机应用，2019，39（S1）：202-205.

[10]胡祖辉，施佺.高校学生上网行为分析与数据挖掘研究[J].中国远程教育，2017（2）：26-32.

[11]李志国，张彬，范佳伟.智慧校园一卡通数据的分析及利用[J].信息与电脑：理论版，2019（4）：3-4.