【摘要】：隨著高校信息化建設(shè)的不斷深入,大學(xué)在利用信息化所聚集和累積起來的數(shù)據(jù)方面,有了更高的需求,“校園一卡通”、共享數(shù)據(jù)庫等全局校園信息平臺(tái)的建設(shè)為數(shù)據(jù)挖掘提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。本文在深入分析研究數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)上,將其應(yīng)用于“校園一卡通”消費(fèi)流水?dāng)?shù)據(jù)分析,進(jìn)一步挖掘了解學(xué)生的消費(fèi)水平和消費(fèi)規(guī)律,對輔助貧困生資助管理工作決策分析有著一定的現(xiàn)實(shí)意義。本文研究了數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù),重點(diǎn)分析了K-均值方法,Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法在校園卡消費(fèi)流水挖掘中的相關(guān)應(yīng)用。首先,針對校園一卡通消費(fèi)流水?dāng)?shù)據(jù)量大、維數(shù)多的特點(diǎn),選擇數(shù)據(jù)源,進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,著重闡述如何將校園卡流水?dāng)?shù)據(jù)表與相關(guān)數(shù)據(jù)表中的信息數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成以及變量選擇與轉(zhuǎn)換等手段,將其準(zhǔn)備成為可供后續(xù)數(shù)據(jù)挖掘過程運(yùn)算的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。其次,采用文獻(xiàn)檢索法找到研究消費(fèi)水平的指標(biāo),根據(jù)這些指標(biāo)以及學(xué)生校園一卡通消費(fèi)特點(diǎn)建立學(xué)生消費(fèi)水平指標(biāo)模型,以模型中的學(xué)生消費(fèi)強(qiáng)度、學(xué)生食堂就餐率兩個(gè)指標(biāo),比較學(xué)生消費(fèi)水平差異,用K-均值算法對所有學(xué)生消費(fèi)水平進(jìn)行聚類,將學(xué)生消費(fèi)水平分為四大類別。最后,利用Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘K-均值聚類結(jié)果頻繁規(guī)則,根據(jù)挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則知識(shí)的結(jié)果,解決貧困生評價(jià)工作實(shí)踐中的難題,為貧困生認(rèn)定機(jī)制提出建議。研究表明將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于校園一卡通數(shù)據(jù)分析,并將這些分析結(jié)果協(xié)助學(xué)校貧困生認(rèn)定輔助決策是可行的,同時(shí)挖掘的知識(shí)結(jié)果也為預(yù)警、監(jiān)測已認(rèn)定的貧困生情況奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：G647
【圖文】：

主要用于對所挖掘的知識(shí)、規(guī)律或結(jié)構(gòu)等進(jìn)行總體的分析，并采用相應(yīng)形式進(jìn)行表示。如圖2-1 所示。2.3.3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程在數(shù)據(jù)挖掘的過程當(dāng)中，數(shù)掘準(zhǔn)備階段是極其重要的一個(gè)步驟，它不但對數(shù)據(jù)挖掘的完成交過以及準(zhǔn)確性起著決定性作用，還對所挖掘出的模式或知識(shí)是否具有高效性及實(shí)用性起著至關(guān)重要的作用。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段可細(xì)分為數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)選擇以及數(shù)據(jù)預(yù)處理三個(gè)子步驟。其中，數(shù)據(jù)集成正如其字面含義，是將

息表中先根據(jù)設(shè)備使用狀態(tài)刪除停用設(shè)備記錄，然后刪除無用屬性，保留終端、終端名稱 2 個(gè)屬性；交易流水表中保留交易日期、交易時(shí)間、學(xué)/工號(hào)、卡號(hào)端編號(hào)、交易碼、交易次數(shù)、交易前余額、交易后余額、發(fā)生額 10 個(gè)屬性；代碼表中保留交易碼、交易名稱 2 個(gè)屬性。.2.3 數(shù)據(jù)的集成將多個(gè)數(shù)據(jù)表單整合到一個(gè)數(shù)據(jù)表中，存放在同一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元中，這個(gè)稱為數(shù)據(jù)集成。在上述清除無關(guān)屬性后，將形式不一的四個(gè)數(shù)據(jù)表整合到統(tǒng)一式中。經(jīng)過數(shù)據(jù)整合轉(zhuǎn)換，表 5-1 到表 5-4 被整理成如圖 5-1 所示的屬性關(guān)。整合后新的待挖掘數(shù)據(jù)表，如圖 5-2 所示，為了保護(hù)隱私，將表格做縮小、化處理。

5-1 整合后數(shù)據(jù)表的屬性te diagram of the data t的噪聲以及臟數(shù)據(jù)。首（CUSTTYPE）屬性，刪除析學(xué)生校園一卡通的消費(fèi)沖正等所有記錄，則根清除有缺失值記錄，據(jù)調(diào)等原因造成，清除后對

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本文編號(hào)：2779312