大數據時代校園一卡通數據分析與應用研究

王華+李伶+楊帆

摘 要： 為了提高高校大數據應用服務水平，從校園一卡通系統海量的數據中提取分析出對高校管理層進行輔助決策有幫助的信息，為高校數據資源的分析和利用提供參考。在研究大數據及相關技術的基礎上，結合校園一卡通系統數據特點與應用，構建基于大數據的校園一卡通數據分析平臺模型，并將此模型應用到高校消費分析、圖書館設計服務、綜合預警等校園場景中，利用分析結果輔助學校決策，對推動高校數據服務及數據應用具有積極的作用與價值。

關鍵詞： 大數據應用； 校園一卡通； 數據分析； 平臺模型； 利用價值； 數據服務

中圖分類號： TN911?34； TP393 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）04?0056?04

Abstract： To improve the big data application service level in university， the information helpful to auxiliary decision of the university management staff is extracted from the huge amount of data in the campus card system to provide a reference for analysis and utilization of data resources in universities. A campus card data analysis platform model based on big data is built on the basis of research on big data and related technologies， combining with data characteristics and application of campus card system. This model is applied to university consumption analysis， library design services， comprehensive warning and other campus scenes to assist the decision making in university， which has a positive function and value for promoting data services and application in university.

Keywords： big data application； campus card； data analysis； platform model； utilization value； data service

大數據時代，數字化正改變著人類的生活，大數據已給各個行業的發展和決策帶來了新的機遇和挑戰。國務院于2015年印發的《促進大數據發展行動綱要》指出大數據正日益對全球生產、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力產生重要影響[1]。校園一卡通在高校中的應用已日趨成熟，其功能涉及到校園生活的方方面面，如何更好地利用這些海量數據，成為很有價值的研究課題。

1 大數據的內涵與特征

大數據（big data），也被稱為巨量資料，其被定義為無法在一定時間內用常規軟件工作對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合[2]。

大數據科學決策是高校治理體系和治理能力現代化的關鍵。在教育領域中，管理和決策越來越依賴于數據和分析[3]。在高校信息化建設過程中，積累了大量的教學、科研、運行管理等方面的業務數據，對數據的有效利用，能讓管理決策者更全面地對校情進行把控，提高決策能力。對師生用戶而言，大數據也可為用戶提供更多個性化的服務。數據是高校的無形資產，對數據進行分析和挖掘應成為高校推進教育信息化建設的一項重要內容[4]。

2 校園一卡通數據應用現狀

校園一卡通最早用于食堂消費及浴室刷卡，并逐漸應用于圖書借閱，上機登記等場合，統一身份認證平臺的建立，使校園卡更是具備了校園身份證的功能。目前幾乎所有高校都建成了應用范圍不一的校園一卡通系統[5]。通過校園一卡通能夠清晰掌握一卡通用戶的活動軌跡，以此為基礎，進一步推動高校數字化管理系統建設和信息管理水平[6]。在校園一卡通系統的使用過程中，產生了海量的數據，這些數據真實地反映了師生在校園內的多種行為記錄，但極少被學校管理者所用。

3 基于大數據的校園一卡通數據分析平臺模型

結合校園一卡通數據特點，采用大數據技術支持的數據處理過程，構建一卡通數據分析平臺。該平臺主要由數據采集層、數據處理層、數據分析層和數據應用層構成，依托一卡通系統數據，基于統一身份認證，結合人事、學生、教學、上網計費等多個相關數據庫建設不同主題的數據分析模型，進行可視化展示及應用。體系架構如圖1所示，其中管理規范與信息標準體系，信息安全與運維保障體系自始至終貫穿于這4個層次中。

3.1 數據采集層

數據采集層主要是對數據通過不同的方式有效地采集到數據庫中。校園一卡通數據分析的數據源除了刷卡產生的流水數據外，還包括其基于身份認證的各種關聯數據，以及所代表的人、物和行為軌跡等。采集的數據主要有以下幾個方面。

1） 身份信息。基于統一身份認證，從校園卡號識別到用戶身份、性別、年齡、籍貫、所在學院、專業等基本身份信息。

2） 消費流水。全面記錄了用戶在校內期間包括校內食堂、周邊超市及各種開放設施的刷卡消費情況，同時還包括各種小額繳費、校園卡充值、充值方式等數據。

3） 圖書借閱。校園卡兼具圖書借閱功能，通過校園卡結合圖書館書目檢索系統可獲得當前借閱、歷史借閱等全部圖書借閱信息。endprint

4） 上網記錄。校內學生用戶通過校園一卡通卡號作為上網虛擬賬號，結合認證計費系統獲得學生的上網記錄。

3.2 數據處理層

該層負責處理底層的數據源，并實現各類信息的存儲和管理，為分析層提供有效及可用的數據，其主要功能包含數據的清理、轉換、整合、提取、維護等。該層校園一卡通系統中存儲了用戶及相關聯的海量數據，為了保證分析的可靠性和穩定性，需將影響數據真實性的或無效的數據去除，并將來自不同數據庫的數據進行整合，產生標準分析樣本，為上層提供輸入，相對準確的描述分析結果。

3.3 數據分析層

大數據技術最核心的價值在于對海量數據進行存儲和分析[7]。大數據分析是在強大的支撐平臺上運行分析算法發現隱藏在大數據中潛在價值的過程[8]。數據分析層整合聚類、分類、回歸、時序等深度分析算法，通過建立相關模型，實現校園一卡通數據的綜合分析、管理及數據挖掘。按照分析應用的需要，結合相關數據資源和服務資源進行綜合分析，原始數據經過數據分析層獲取到大數據的價值，以及大量數據間隱含的模式。通過深度分析算法進行數據預測和數據關聯性洞察，實現對數據含義和價值的深度挖掘。

3.4 數據應用層

該層主要將數據分析的結果通過圖表等方式進行可視化的展示，根據研究主題，將分析結果應用于學校管理、分析決策以及為學生提供個性化應用等，為高校管理部門提供快速的信息查詢及更好更科學的決策依據。

4 校園一卡通數據利用價值分析

應用大數據分析平臺，可對校園一卡通及其相關系統進行以下維度的分析應用，對學生資助、學業預警、圖書管理、個人數據服務等方面進行初步應用，取得了很好的效果。

4.1 消費分析

校園一卡通系統主要記錄的為用戶消費流水數據，僅通過時間維度來進行消費情況分析，可獲得消費總額、人均消費情況等，用于反映整體消費趨勢。在消費分析中，可采用K?means算法對清洗和集成后的數據做聚類分析，將消費次數、消費金額、就餐地點等屬性作為輸入屬性，挖掘學生的消費習慣。

結合大數據分析方式，將消費情況與學生家庭狀況結合，還可采用apriori算法進行關聯分析，即從校園一卡通所有關聯數據中發現各項之間的隱藏關系，如貧困生與消費額的關聯度等，可作為貧困學生助學金及貸款的發放依據，輔助學校精準資助貧困生。

4.2 圖書館設計服務

大數據的應用為高校圖書館的功能拓展和服務創新帶來了新的機遇和挑戰。通過校園一卡通的借閱功能，結合大數據分析，可從讀者、圖書館、學校三個維度對傳統圖書館功能進行新的設計分析，逐步構建高校的智慧圖書館。

應用該設計服務模型，對讀者來說，可獲得個性化信息推送，如分析借閱偏好、借閱趨勢等，獲得精準薦書服務，并可了解自己在全校范圍內的圖書閱讀情況；對圖書館來說，可獲得圖書的累計借閱量、熱門借閱等數據，使圖書館資源最大化利用，提升服務質量；對學校層面，在此數據分析的基礎上，還可結合學生的專業、成績等信息進一步形成圖書借閱數據報告，為高校圖文信息分析提供一定的依據。高校圖書館借助大數據技術，可以有效地提高服務效率、降低服務的成本[9]。

4.3 上網情況分析

網絡日益普及，大學校園成為網絡用戶最為密集的區域。入網認證計費系統與學校的統一身份認證系統進行對接，實現基于統一身份認證系統的校園網接入策略，即可通過校園一卡通卡號作為登錄認證客戶端的惟一賬號，這就使通過校園卡號結合認證系統進行上網情況分析成為可能，即可通過不同時間段在線賬號數分析、用戶使用時長分析、訪問目的地址分析等了解大學生的網絡使用情況。除對高校網絡輿情進行有效監控外，還可對上網時間過長的用戶進行預警，防止網絡沉迷，對用戶上網情況的分析也是進行校園網流量控制、提升校園網運行質量的一個有效途徑。

4.4 學生綜合預警

通過對校園一卡通系統數據分析，確定相關指標的閾值，建立模型，一旦達到臨界值范圍，系統自動發出警報[10]，實現學生安全、消費、上網等情況的預警機制，更進一步地了解學生心理動向，進行成績、就業的預測，做到事先預防、適時干預、過程管控。

以不在校預警為例，傳統方式通過消費、圖書借閱及場館出入、上網每單一指標，很難確認該學生是否在校，如學生可能不在食堂就餐或者不去圖書館等，但如果將此三方面信息綜合考慮，當校園卡所有應用均為空時，為其輔導員推送不在校預警信息，讓輔導員及時關注了解學生行蹤。結合校園一卡通數據分析研究學生在校生活習慣和學習規律，可作為學校學生管理預警機制的一部分，協助及早發現學生異常信息，發揮管理和教育的功能，有效提升教育質量，幫助學生順利完成學業。

4.5 個人數據服務

校園一卡通涵蓋了大學生活的大部分信息，通過大數據對校園一卡通數據的分析，不僅可以做宏觀的分析研究，為管理者提供決策，也可對師生在校行為進行個性化分析，保證個人數據全面精準，為用戶提供參考。

以江蘇師范大學為例，自2015年起，應用校園一卡通大數據分析，為畢業生送出數字禮物“我的大學”，通過微信應用在手機端為畢業生展示其在校四年來的生活、學習軌跡，為學生打造了一份獨特的校園回憶，收到了良好的效果。

后續，還可為在校生推出個性化應用，如實時掌握個人消費情況，適時進行消費提醒；了解個人圖書館借閱情況，精準推薦圖書等。校園一卡通里記錄了學生的學習規律和生活習慣，對這些信息進行收集整理、挖掘和分析，可為學生及時調整自己的學習、生活習慣提供參考，幫助學生更有效地成長。

5 結 語

大數據時代加速了社會的變化與發展，對高校數據資源利用與數據服務創新提出了新的挑戰。本文僅以校園一卡通數據為例，對高校數據資源進行分析利用，其獲得的結果不僅為領導決策提供了有用的信息，也為高校信息資源的應用和增值，構建完整的校情分析應用系統及決策支持系統提供了實踐經驗和實現方法；同時，也為在校學生的個體行為提供了一定的參考。隨著大數據在教育行業的應用與發展，大數據分析對高校其他數據資源的利用價值也必將得到更大的顯現。endprint

參考文獻

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