数据挖掘在校园卡消费行为分析中的研究与应用的中期报告.docx

数据挖掘在校园卡消费行为分析中的研究与应用的中期报告
一、综述
随着信息化浪潮的不断推进，学校各个方面的管理日益数字化、智能化。而在这些数字化、智能化的管理中，“校园卡”可谓是扮演着重要的角色。学生通过校园卡进行各类消费，校方也能通过校园卡消费情况了解学生的消费行为，以便更好地对学生的消费进行管理和服务。
然而，如何从众多的校园卡消费数据中获取有用信息，对于学校来说仍是一个不小的挑战。因此，本研究将运用数据挖掘技术，对校园卡消费数据进行分析，发掘消费行为背后的特征和规律，从而帮助学校更好地管理和服务学生。
二、数据来源
本研究所使用的数据来自某高校2019年10-12月的校园卡消费数据，包括消费金额、消费时间、消费地点、消费品类等信息。总计消费裁判数为10万多条。
三、数据预处理
为确保数据的质量和可靠性，我们针对数据进行了以下处理：
1.数据清洗
针对数据中出现的重复记录、缺失值、异常值等问题，进行了相应的清洗处理，以保证后续分析的准确性和可靠性。
2.数据转化
将数据转化成适合分析的格式，如将日期时间变量转化为时间戳，消费品类变量进行编码等。
3.数据去重
由于数据来源是高校十几个学院公用一张消费系统，所以需要对数据进行去重处理，保证每一个学生只对应一条记录。
四、实验设计
本研究将运用分类、聚类、关联规则挖掘等数据挖掘方法对校园卡消费数据进行分析。具体来说，将包括以下几个环节：
1.预处理
对原始数据进行清洗、转化、去重等操作，以准备好数据集。
2.特征工程
根据经验和数据的含义，从原始数据中提取出一些属性，如年级、专业、性别等，并对属性进行编码。这些特征将会被用于后续的分析和建模中。
3.分类
使用分类算法，对学生进行聚类，从而找出各类学生的特点和消费行为模式。
4.聚类
对消费数据进行聚类分析，发现不同类别的消费者的消费偏好和行为规律。
5.关联规则挖掘
分析不同物品之间的购买关系，挖掘出潜在的关联规则，在促进校园商铺业务发展的同时，为学校精准推广和营销提供数据参考。
五、目前进展
目前，我们已完成了数据预处理的工作，针对清洗、转化和去重进行了操作，同时也完成了对应的预处理，包括提取出不同属性特征并进行编码等。接下来，我们将根据实际情况，选择合适的数据挖掘方法进行分析，并对挖掘结果进行分析和撰写实验报告。