为了更好的进行学生异常消费行为的调查, 需要不断完善信息数据采集系统, 对学生日常的消费档案进行记录, 各高校还可以通过对学生所采用的校园一卡通数据进行收集和整理, 了解学生的整体消费情况, 结合实际消费结果制定出科学化的信息系统。数据调查系统的建立需要包括信息采集系统、数据储存系统、数据处理系统以及应用系统访问系统等。充分利用大数据技术, 明确当前我国高校学生消费存在的异常行为问题, 制定出合理的解决方案, 帮助学生养成良好的消费习惯。
随着科学技术的不断发展和数字化工程理念在我国高校教育开展过程中的普及应用, 想要对学生的消费数据进行分类处理, 研究学生的消费行为就需要借助大数据采集的方式, 了解学生的消费特征。目前, 校园卡功能在我国高校的各个消费区域得到了广泛应用, 不只是食堂、超市, 还包括书店等一些收费类的公共场所, 都可以用校园卡进行消费, 学生们在享受校园卡所带的便利的同时, 这些消费的数据也会直接储存到校园的数据服务器中, 成为学生消费行为研究的主要途径。因此我们可以通过对校园卡消费过程中的代表性数据的研究, 找出学生的消费特点和基本规律, 研究当代学生是否存在着异常的消费行为, 从而对学生的消费状况有一个基本的判断, 帮助学生形成客观、公正的消费行为, 助力学生养成健康的消费理念。
校园卡自身所具有的服务器会自动的储存很多消费记录, 这些信息具有不完整性的特点, 直接介入校园网络数据库, 无法直接地对校园卡中的数据进行挖掘, 这就需要将数据表格转换成合适的数据显示格式, 借助所挖掘到的数据分析学生的消费情况。校园卡中含有上千万条不同的消费记录, 在实际数据调查开展的过程中, 我们发现餐饮类消费额度较大, 因此在不影响整体研究结果的情况下, 我们可以从中剔除其他类型的消费, 只单纯的研究学生的餐饮类消费异常行为, 在进行数据计算的过程中, 我们需要将异常数据排除, 利用得到的正常数据进行数据规律的研究。
在掌握相关数据之后, 需要通过对多个相关性变量元素的分析, 了解因素之间的密切程度, 只有保证元素与元素之间存在着一定的联系, 并且有一定的概率才能进行相关性分析。相关性分析原则所涵盖的内容较广, 几乎涵盖了学生日常消费活动的方方面面, 一般情况下, 我们会采用线性相关分析的方法衡量不同变量之间的线性关系, 在线性回归模型的建立过程中, 需要注重模型结构的判断, 并且定期的开展假设检验, 保证数据模型内容的有效性和精准性。
结合我们所得到的相关消费数据, 我们可以用研究某同学的日常消费支出情况, 通过详细的计算可以得知同学在一周之内的消费, 周三和周日是不在正常消费范围内的, 从而去对学生的日常生活条件进行实际调查, 了解到学生周三早上没有早课, 学生经常不吃早餐, 从而导致数据异常, 在学生消费数据判断的过程中, 我们可以通过日消费额和平均消费值进行计算, 找寻学生的消费规律。
想做好学生消费数据的收集, 就需要通过计算机技术的有效应用, 深入到学生的家庭和个人生活的过程中, 结合学生的家庭情况进行相关消费数据的收集, 对个人消费情况进行有效的评估, 学校可以通过定期走访的形式, 到学生的家庭中进行消费情况的逐一核实。还可以直接联系到当地的民政部门, 通过网络信息系统的应用了解学生的实际家庭情况, 从而保证学生消费行为的可靠性, 同时还可以建立完善的信息数据库, 收集学生的整体消费情况, 保证评估结果的科学性。
基于大数据理论下的系统建立, 需要明确系统各个功能需要负责的数据采集对象, 能够自动的整理和收集学生们的消费数据, 将一些有效的信息能够自动化进行储存, 从而全面提高所采集到的信息数据的实用性, 为学生异常消费行为的研究奠定一个良好的基础, 同时数据储存系统的应用, 还能够助力高校学生信息电子档案建设, 需要学校提高对这一系统的重视。
数据处理系统是基于当前大数据技术的有效应用建立学生消费情况精准认定程序, 数据处理系统所需要承担的任务是对所收集到的基础消费数据进行统计和分析, 对学生的整体消费水平有一个基本的认知, 同时在数据处理完成之后, 还需要进行深层次的信息挖掘。探讨学生的行为习惯是否符合实际情况, 数据访问系统的主要任务是帮助学校能够确立学生后期消费情况, 是信息主要的输出系统, 将所采集的数据以科学化的形式呈现的主要途径。
在进行学生消费数据调查的过程中, 我们可以分别从不同的区域对学生的消费行为进行分析, 首先是日常的消费领域, 学生们既保持了经济独立性, 同时也存在着经济依赖, 众多学生的学费和相关生活费用都源于父母资助, 父母所提供的资金需要满足学校生活的不同方面, 但是当下学生们的情感消费正在不断的提升, 人际交往和谈恋爱所采用的费用越来越多。同时, 学生们所购买的衣物等奢侈品都具有时尚新潮的特点, 目前学生已经成为了奢侈品品牌消费的主体, 随着现代化科学技术的不断发展, 娱乐性消费开始出现, 网络游戏等网络娱乐消费支出越来越高, 已经成为学生日常生活中的重要活动内容。在学习和就业方面所体现出的消费内容, 大多数都是为就业所做出的准备, 因此, 学校可以在一定范围内对学生当前的消费资质进行改变, 让学生为未来就业创造更多便利条件。
虽然学生的年龄已经处于可以完全控制自身行为的成年人, 但是在实际消费的过程中, 还没有取得相应的经济收入, 消费的来源大多数分为家庭提供的生活费和学校的奖金资助, 由于学生所处的家庭条件存在着一定的差异性, 所以学生的消费情况存在着不同。当前我国对学生的学习奖励有着良好的资助政策, 学生能够通过自主的学习获得相应的奖学金, 从而减轻家庭所承担的经济负担, 同时, 一些学生还会利用课余的时间参加兼职, 在积累未来社会工作经验的同时, 还能够充实自己的生活费用, 通过数据调查和分析了解学生不同的生活情况和消费情况, 判断学生的消费行为是否存在异常。
学生在进行日常生活消费的过程中, 大多数分为普通消费、信用卡消费和网络消费三方面, 普通消费主要涵盖学生在日常生活中所采用的普通生活费用, 信用卡消费则需要学生建立超前的消费意识, 当下我国越来越多的学生开始成为了持卡族, 信用卡消费涉及到了信用卡贷款, 这是评判学生消费行为是否异常的重要内容。因此, 学校必须针对于实际消费情况对学生的消费行为进行正确培养, 利用学校、社会、家庭的三方教育, 向学生灌输正确的消费理念, 改变传统的消费结构, 全面提高学生的消费质量, 让学生养成勤俭节约的消费精神, 帮助学生树立正确的价值观念, 减少校内的攀比现象, 约束学生的网络消费行为。
综上所述, 在进行当前我国院校学生消费情况调查的过程中, 可以借助大数据技术的支持, 了解学生当下的消费和支出, 但是其工作开展过程中存在着很多问题需要解决。因此, 需要通过大数据技术对问题进行科学性、有效性的分析, 结合现代化数据收集系统, 明确当前我国学生消费情况, 制定出科学有效的发展策略, 全面提高学生消费质量。学生的消费行为属于个人行为的一种, 同时也从属于社会行为, 借助校园卡所提供的数据, 对学生消费的异常行为进行研究, 能够实现异常行为的提前预警, 不断加强对学生消费情况的管理, 制定出合理的措施帮助学生养成良好的消费习惯。
摘要：随着我国经济的发展和社会的进步, 目前我国已经完全步入了信息化发展时代, 很多高校开始以创建智慧型校园为主要发展目标, 在校园内建立了更多管理系统, 通过信息技术的应用, 利用这些管理系统, 能够了解学生在校期间的日常消费行为。通过对学生出入超市、图书馆、食堂、寝室等校园活动情况的调查, 探讨学生在日常消费过程中所展示出的异常行为, 结合当前各大院校所采用的大数据技术, 不断完善当前的消费认知程序, 做好信息数据的采集和应用, 制定出系统化、科学化的评估标准, 帮助学生养成合理的消费行为。
关键词：消费大数据,学生异常行为,研究分析
[1] 丁亦喆, 张小乐.基于消费大数据的大学生精准资助辅助系统的研究及建议[J].中国管理信息化, 2018, 21 (7) :201-202.
[2] 郭水泉.基于校园大数据的学生异常行为分析模型[J].信息与电脑 (理论版) , 2018 (4) :116-117+125.
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