基于大數據挖掘的高校學生管理平臺的研究與應用
發(fā)布時間：2021-09-18 09:26
隨著高校信息化建設水平不斷提升,數字校園到智慧校園理念提出,高校信息化發(fā)展面臨著更多的選擇。高校信息化系統(tǒng)中的數據規(guī)模大,類型多,來源多樣化已經成為了高校學生大數據環(huán)境的特點。同時,高校大數據中潛在著大量有價值的信息,如何從現有的大數據環(huán)境中挖掘學生在校特征,建立學生畫像,并應用于高校管理工作中,是高校信息化建設的重要任務。課題主要分析研究目前高校管理工作中面臨的問題,將大數據技術引入高校管理工作中,打通多業(yè)務系統(tǒng)之間信息通道,建立高校數據全生命周期管理模型。對不同的數據采取相應的挖掘分析方法,提取特征值,作為數據標簽建立行為模型,進而建立多角度學生畫像,為高校管理工作提供輔助決策。本文依托于中共北京市委教育工作委員會首都大學生思想政治教育研究課題一般課題“大數據視角下高校學生工作一卡通數據分析與應用”,是與高校學生處管理工作相結合的課題,主要完成以下工作內容（1）整合學校多業(yè)務系統(tǒng)數據,打通信息化系統(tǒng)之間的信息通道,建立多系統(tǒng)數據中心并實現高校學生數據全生命周期管理,包括對數據的采集、清洗、存儲以及入檔回收,記錄學生入學報到畢業(yè)離校期間重要節(jié)點的數據。（2）通過對高校管理業(yè)務需求分析...
【文章來源】：華北電力大學(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數】：64 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
圖３－１丨ｌａｄｏｏｐ生態(tài)系統(tǒng)示意??ＨＢａｓｅ是一種非關系型數據庫，傳統(tǒng)的關系型數據庫以鍵值的形式對數據??進行存儲，ＨＢａｓｅ以行鍵、列簇、列修飾符、版本等關鍵字為存儲非結構化的??
華北電力大學碩十學位論文??第４章平臺架構分析與設計??基于大數據技術的高校管理平臺總體架構如圖所示，分為數據采集處理層，??數據存儲層，數據分析挖掘層以及應用及可視化展示層四大層，并在其中細分??為數據支撐，數據預處理，數據脫敏，數據存儲，數據分析，可視化展示以及??業(yè)務領域七個模塊。??
程度和是非三種類型，動態(tài)消費則可以更加有效實際的對學生家庭經濟狀況以??及消費習慣進行評估，通過對月均有效消費天數，月均消費額度，并將這些信??息作為動態(tài)因素加入到模型中。具體的評價因子如圖４－３所示：??２５??
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于大數據的學生校園行為分析預警管理平臺建構研究[J]. 鄧逢光,張子石. 中國電化教育. 2017(11)
[2]基于數據生命周期的國外高�？茖W數據管理與共享政策分析[J]. 魏悅,劉桂鋒. 情報雜志. 2017(05)
[3]基于校園卡數據構建用戶的數字行為軌跡[J]. 陳立平. 電子技術與軟件工程. 2016(24)
[4]基于大數據的高校個性化畫像教學模型構建研究[J]. 曾志宏,陳振武,黃婷. 赤峰學院學報(自然科學版). 2016(20)
[5]淺析大數據技術在高校學生教育管理工作中的應用路徑[J]. 熊發(fā)政,李育強,陳英齊. 才智. 2016(23)
[6]高校思想政治教育大數據平臺運行機制探析[J]. 劉國龍,陳波. 思想政治教育研究. 2016(03)
[7]高校數據隱私保護技術[J]. 王玉平,吳慧韞. 中國教育網絡. 2016(04)
[8]基于“用戶畫像”挖掘的精準營銷細分模型研究[J]. 劉海,盧慧,阮金花,田丙強,胡守忠. 絲綢. 2015(12)
[9]海量短文本實時挖掘方法的研究與仿真[J]. 朱賀軍,馬丁. 計算機仿真. 2015(12)
[10]大數據引領教育未來:從成績預測談起[J]. 呂紅胤,連德富,聶敏,夏虎,周濤. 大數據. 2015(04)
碩士論文
[1]用戶畫像在內容推送的研究與應用[D]. 楊雙亮.北方工業(yè)大學 2017
[2]基于主題模型的社交網絡用戶畫像分析方法[D]. 馬超.中國科學技術大學 2017
[3]基于大數據挖掘的高校學生行為數據分析系統(tǒng)的研究與開發(fā)[D]. 孫楊博.華北電力大學(北京) 2017
[4]基于特征軌跡的人物行為分類的關鍵技術與應用[D]. 薛瑩.南京信息工程大學 2016
[5]基于主題模型的用戶畫像提取算法研究[D]. 王丹.北京工業(yè)大學 2016
[6]用戶行為軌跡聚類及其應用研究[D]. 王彬.西華大學 2016
[7]關聯和聚類分析在數據挖掘中應用[D]. 余曉溪.云南大學 2015
[8]基于虛擬機的Hadoop分布式聚類挖掘方法研究與應用[D]. 尚丹丹.哈爾濱理工大學 2015
[9]基于Hadoop技術的高校學生行為分析系統(tǒng)研究與實現[D]. 潘奇.北京郵電大學 2015
[10]基于Kmeans算法的學生行為分析系統(tǒng)的設計與實現[D]. 劉國華.河北科技大學 2014
本文編號：3399891
【文章來源】：華北電力大學(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數】：64 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
圖３－１丨ｌａｄｏｏｐ生態(tài)系統(tǒng)示意??ＨＢａｓｅ是一種非關系型數據庫，傳統(tǒng)的關系型數據庫以鍵值的形式對數據??進行存儲，ＨＢａｓｅ以行鍵、列簇、列修飾符、版本等關鍵字為存儲非結構化的??
華北電力大學碩十學位論文??第４章平臺架構分析與設計??基于大數據技術的高校管理平臺總體架構如圖所示，分為數據采集處理層，??數據存儲層，數據分析挖掘層以及應用及可視化展示層四大層，并在其中細分??為數據支撐，數據預處理，數據脫敏，數據存儲，數據分析，可視化展示以及??業(yè)務領域七個模塊。??
程度和是非三種類型，動態(tài)消費則可以更加有效實際的對學生家庭經濟狀況以??及消費習慣進行評估，通過對月均有效消費天數，月均消費額度，并將這些信??息作為動態(tài)因素加入到模型中。具體的評價因子如圖４－３所示：??２５??
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于大數據的學生校園行為分析預警管理平臺建構研究[J]. 鄧逢光,張子石. 中國電化教育. 2017(11)
[2]基于數據生命周期的國外高�？茖W數據管理與共享政策分析[J]. 魏悅,劉桂鋒. 情報雜志. 2017(05)
[3]基于校園卡數據構建用戶的數字行為軌跡[J]. 陳立平. 電子技術與軟件工程. 2016(24)
[4]基于大數據的高校個性化畫像教學模型構建研究[J]. 曾志宏,陳振武,黃婷. 赤峰學院學報(自然科學版). 2016(20)
[5]淺析大數據技術在高校學生教育管理工作中的應用路徑[J]. 熊發(fā)政,李育強,陳英齊. 才智. 2016(23)
[6]高校思想政治教育大數據平臺運行機制探析[J]. 劉國龍,陳波. 思想政治教育研究. 2016(03)
[7]高校數據隱私保護技術[J]. 王玉平,吳慧韞. 中國教育網絡. 2016(04)
[8]基于“用戶畫像”挖掘的精準營銷細分模型研究[J]. 劉海,盧慧,阮金花,田丙強,胡守忠. 絲綢. 2015(12)
[9]海量短文本實時挖掘方法的研究與仿真[J]. 朱賀軍,馬丁. 計算機仿真. 2015(12)
[10]大數據引領教育未來:從成績預測談起[J]. 呂紅胤,連德富,聶敏,夏虎,周濤. 大數據. 2015(04)
碩士論文
[1]用戶畫像在內容推送的研究與應用[D]. 楊雙亮.北方工業(yè)大學 2017
[2]基于主題模型的社交網絡用戶畫像分析方法[D]. 馬超.中國科學技術大學 2017
[3]基于大數據挖掘的高校學生行為數據分析系統(tǒng)的研究與開發(fā)[D]. 孫楊博.華北電力大學(北京) 2017
[4]基于特征軌跡的人物行為分類的關鍵技術與應用[D]. 薛瑩.南京信息工程大學 2016
[5]基于主題模型的用戶畫像提取算法研究[D]. 王丹.北京工業(yè)大學 2016
[6]用戶行為軌跡聚類及其應用研究[D]. 王彬.西華大學 2016
[7]關聯和聚類分析在數據挖掘中應用[D]. 余曉溪.云南大學 2015
[8]基于虛擬機的Hadoop分布式聚類挖掘方法研究與應用[D]. 尚丹丹.哈爾濱理工大學 2015
[9]基于Hadoop技術的高校學生行為分析系統(tǒng)研究與實現[D]. 潘奇.北京郵電大學 2015
[10]基于Kmeans算法的學生行為分析系統(tǒng)的設計與實現[D]. 劉國華.河北科技大學 2014
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