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        基于大學(xué)生校園卡消費(fèi)數(shù)據(jù)特征分析學(xué)生消費(fèi)能力

        2021-10-22 10:17:25紀(jì)松江陳豪唐博浩張明
        中國(guó)集體經(jīng)濟(jì) 2021年31期

        紀(jì)松江 陳豪 唐博浩 張明

        摘要:隨著數(shù)字化時(shí)代的到來(lái),推動(dòng)著校園數(shù)字化快速發(fā)展,校園卡的普及更是對(duì)校園數(shù)字化最突出的部分。通過(guò)對(duì)校園卡的使用,并對(duì)校園卡所產(chǎn)生的數(shù)據(jù),直接反映了學(xué)生在校生活的消費(fèi)情況。能夠幫助學(xué)校對(duì)學(xué)生的消費(fèi)行為有大體的了解,同時(shí)利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù),對(duì)電子科技大學(xué)成都學(xué)院的學(xué)生做一個(gè)細(xì)致的研究,利用K-means聚類算法對(duì)學(xué)生使用校園卡的消費(fèi)記錄聚類分析,同時(shí)能得出每一位學(xué)生的消費(fèi)能力層級(jí)。其所得到的成果能幫助學(xué)校做出科學(xué)有效的決策,同時(shí)對(duì)異常的消費(fèi)行為做出科學(xué)的引導(dǎo)。

        關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)分析;校園卡;消費(fèi)能力

        從大量的數(shù)據(jù)中提取出需要的數(shù)據(jù),并且讓數(shù)據(jù)發(fā)揮出各自的價(jià)值,這就是數(shù)據(jù)的價(jià)值?,F(xiàn)在很多的問(wèn)題都能通過(guò)海量的數(shù)據(jù)去解決,提取大量數(shù)據(jù)其中隱含的消息,潛在的規(guī)律。現(xiàn)在研究的內(nèi)容包括:通過(guò)已經(jīng)認(rèn)定的貧困生所處的貧困等級(jí)線,比較每名學(xué)生與貧困等級(jí)線的偏離程度;采用月消費(fèi)金額,通過(guò)聚類算法對(duì)學(xué)生校園卡消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組;用整體的消費(fèi)金額的平均水平衡量貧困等級(jí)線,并作出調(diào)整;由于上述研究?jī)?nèi)容易存在弊端,不具有強(qiáng)有力的說(shuō)服力:在已經(jīng)獲得的貧困生里面,存在少部分的假貧困生,對(duì)貧困等級(jí)線帶來(lái)誤差;對(duì)最后得出的貧困等級(jí),需要做數(shù)據(jù)檢驗(yàn),看整體的偏移程度,核對(duì)算法的整體有效性。

        綜上所述,基于大學(xué)生校園卡消費(fèi)數(shù)據(jù)特征分析學(xué)生消費(fèi)能力整體的思路是:統(tǒng)計(jì)整個(gè)學(xué)生的消費(fèi)能力數(shù)據(jù),得出整體的消費(fèi)金額的平均水平;根據(jù)整合的數(shù)據(jù)得出每一名學(xué)生的月消費(fèi)總金額和月消費(fèi)總次數(shù);根據(jù)整體的消費(fèi)情況得出的消費(fèi)金額和消費(fèi)次數(shù)剔除部分異常的數(shù)據(jù)值;并且將學(xué)生分成四類。

        A類:消費(fèi)次數(shù)低于均值,消費(fèi)金額高于均值定位消費(fèi)能力良好

        B類:消費(fèi)次數(shù)處于均值,消費(fèi)金額低于均值定位消費(fèi)能力為一般

        C類:消費(fèi)次數(shù)高于均值,消費(fèi)金額低于均值定位消費(fèi)能力為差

        D類:消費(fèi)次數(shù)高于均值,消費(fèi)金額高于均值定位消費(fèi)能力較好

        聚類是指將相似的事物或者事件化成同一類別,將不相似事物或者事件劃分為同一類別。按照K-means聚類算法對(duì)學(xué)生分類,最后得出每位學(xué)生的消費(fèi)能力等級(jí)。

        一、校園卡數(shù)據(jù)與消費(fèi)能力

        (一)校園卡數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

        以電子科技大學(xué)成都學(xué)院為例,該校的校園卡用于存儲(chǔ)學(xué)生的消費(fèi)記錄,校園卡的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包含了學(xué)生的年級(jí)、院系、身份證號(hào)碼、姓名、交易類型、交易金、交易終端和交易時(shí)間的數(shù)據(jù)。對(duì)總的消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究和分類。校園卡的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如表1所示。

        (二)學(xué)生消費(fèi)能力

        根據(jù)表1的校園卡數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),可知目前電子科技大學(xué)成都學(xué)院的學(xué)生目前的消費(fèi)能力,消費(fèi)的時(shí)間。每位學(xué)生在不同的交易時(shí)間里,消費(fèi)的地點(diǎn)和消費(fèi)的金額也不相同。由于每個(gè)人消費(fèi)觀念不同,對(duì)于每次消費(fèi)的支出金額也不相同。

        二、數(shù)據(jù)處理及數(shù)據(jù)分類

        (一)數(shù)據(jù)獲取與處理

        首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取和預(yù)處理,通過(guò)電子科技大學(xué)成都學(xué)院校園卡數(shù)據(jù)庫(kù)后臺(tái)導(dǎo)出的數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)初步的篩選,得出學(xué)生的姓名、學(xué)號(hào)、交易類型、交易金額、交易終端、交易時(shí)間以及學(xué)生所屬的二級(jí)學(xué)院具體的如表2學(xué)生校園卡數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)所示。

        可以看出,在表2中,每一位同學(xué)的姓名和每次交易時(shí)間下花費(fèi)的金額。將每次的消費(fèi)記錄統(tǒng)計(jì)出來(lái)之后,將會(huì)在表2的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化,將會(huì)統(tǒng)計(jì)出每位學(xué)生和每位學(xué)生月消費(fèi)金額,如表3月消費(fèi)金額和月消費(fèi)次數(shù)所示。

        在這個(gè)過(guò)程中,針對(duì)大一、大二、大三學(xué)生,畢業(yè)班學(xué)生不做參考,同時(shí)數(shù)據(jù)表里存在部分的異常數(shù)據(jù),也同時(shí)剔除出去??紤]到大部分學(xué)生會(huì)在學(xué)校正常就餐,少部分同學(xué)訂外賣,外出吃飯和一些家庭條件困難同學(xué)可能會(huì)一日兩餐,將月消費(fèi)次數(shù)低于60的數(shù)據(jù)剔除。

        (二)消費(fèi)能力對(duì)應(yīng)關(guān)系

        深入分析消費(fèi)金額和消費(fèi)次數(shù)與規(guī)定的學(xué)生的A,B,C,D四個(gè)等級(jí)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,通過(guò)K-means聚類算法,得出表4學(xué)生的消費(fèi)能力等級(jí)與消費(fèi)金額和消費(fèi)次數(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系所示。

        通過(guò)表4可以看出,當(dāng)符合等級(jí)A的同學(xué),每個(gè)月最低的消費(fèi)金額是782.449533,而消費(fèi)次數(shù)是88.876999;當(dāng)符合等級(jí)為C的同學(xué),每個(gè)月最低的消費(fèi)金額是171.466299,而消費(fèi)次數(shù)是17.9199105;當(dāng)符合等級(jí)為D的同學(xué),每個(gè)月最低消費(fèi)金額是1270.302469,而消費(fèi)的次數(shù)最低是135.882793;當(dāng)符合等級(jí)為B的同學(xué),每個(gè)月最低的消費(fèi)金額是493.674104,而消費(fèi)的次數(shù)最低是55.868327。

        通過(guò)使用K-means聚類算法,將數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理之后,又最開(kāi)始定的學(xué)生四類等級(jí),同時(shí)將最后的結(jié)果回歸到學(xué)生四類等級(jí)中,就可以知道符合四類等級(jí)的區(qū)間的詳細(xì)的消費(fèi)信息。表4中,變量S代表每一位學(xué)生的月消費(fèi)金額。同時(shí)也將會(huì)根據(jù)實(shí)際需要并且同時(shí)結(jié)合實(shí)際的情況,適當(dāng)?shù)倪M(jìn)行修改標(biāo)準(zhǔn),同時(shí)也給出最終判定大學(xué)生消費(fèi)能力的標(biāo)準(zhǔn):

        1. 0

        2. 171.466299

        3. 493.674104

        4. 782.449533

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