摘  要：在我国，高职院校在人才培养方面一直发挥着重要作用，尤其是在现代化进程不断加快的趋势下，为国家和社会提供了大量职业人才。高职院校学生已经成了当前社会消费的主要群体，加强对其消费行为的分析，能够及时发现其发展中存在的问题，以便及时调整高职院校教育教学思路。大数据时代悄然来临，运用先进的技术手段对学生的消费行为进行分析，能够促进工作效率的提升。本文将通过分析大数据背景下高职院校学生消费行为的问题，探索大数据背景下高职院校学生消费行为的正面引导策略。

关键词：大数据;学生消费行为;正面引导;消费数据

中图分类号：G203;[TP-9]      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）21-0189-03

Abstract：In our country，higher vocational colleges have been playing an important role in personnel training，especially in the trend of accelerating the modernization process，providing a large number of professional talents for the country and society. Higher vocational college students have become the main group of social consumption at present. Strengthening the analysis of their consumption behavior can find out the problems existing in their development in time，so as to adjust the educational and teaching ideas of higher vocational colleges in time. The era of big data is approaching quietly. Using advanced technology to analyze studentsconsumption behavior can promote the improvement of work efficiency. This paper will explore the positive guidance strategy of higher vocational college studentsconsumption behavior under the background of big data by analyzing the problems of higher vocational college studentsconsumption behavior under the background of big data.

Keywords：big data;studentsconsumption behavior;positive guidance;consumption data

0  引  言

在多元文化的沖击下，高职院校学生的消费观念和消费行为都会受到影响，如何引导学生养成正确的消费行为习惯受到教育界的高度重视。大数据时代的到来，使数据信息量呈几何指数增长，这也给教育教学工作带来了一定的挑战。在分析高职院校学生消费行为时，也应该充分发挥大数据的优势，明确当前学生消费心理与行为存在的问题，以便对其进行正确引导，促进学生正确价值观念的形成。这不仅是提升高职院校教育教学水平的关键，也有利于学生个人成长成才与职业发展。

1  大数据背景下高职院校学生消费行为分析

1.1  高职学生消费数据来源

高职院校在信息化过程中，通过搭建数据共享平台，记录学生在学校内的活动痕迹，在这个平台上可以清晰地看到学生的图书馆借阅次数及借阅图书类型、考试成绩等学习数据，也包含学习校园一卡通的使用记录、网络访问记录等生活数据，以及其他教务数据。这些数据全方面地反映了学生在学校中的行为轨迹，通过这个平台可以很精准地了解学生的特点，学校的管理者可以根据这些数据制定学生管理规范，为提升学校管理决策能力提供了数据基础。

从类型来分，学生校园行为数据可以分为结构化数据和非结构化数据两种。其差别主要在于数据的来源。简单来讲，通过学校内部的系统直接采集的数据即为结构化数据，例如校园一卡通的数据、学生成绩或者考勤数据等。而通过第三方平台收集数据进行再整合的数据即为非结构化数据，例如学生的网络访问记录等。

1.2  数据分析技术

应用数据挖掘、大数据分析技术。聚类分析是数据挖掘中常用的方法，也就是说，在数据挖掘过程中，聚类分析是主要任务之一。聚类是将数据分类到不同的类或者簇的一种方法，然后由不同的类组成多个簇的过程。它是一种无监督学习的挖掘方法，这点与分类分析法进行区分。K-means聚类算法是Mac Queen在1967年提出的，也被称为k-平均或k-均值聚类，目前的应用非常广泛，已被应用到包括文本分类、天文、海洋、图像处理等众多领域。当前学生消费行为分析方法主要包括关联分析、特征分析、分类预测、异常分析和TopN分析等，这些都需要采集大量的数据，应用聚类分析进行数据处理操作方便有效。

1.3  高职学生消费行为分析

在调查中发现，天猫和淘宝是学生线上消费的主要平台，其人数大约占26%，在美团、大众点评和京东等平台的消费也较高，大约占20%。在交通工具方面，滴滴打车已经成了学生出行的主要方式。随着大数据时代的到来，对于学生消费行为的分析更加便捷，其消费的不均衡性与不合理性日渐凸显。社交和娱乐成了高职院校学生的主要消费目标，与学习相关的消费极低。在高职生的线下消费当中，主要集中于餐饮，其次为穿衣打扮、生活用品和游玩、社交消费等。

2  大数据背景下高职院校学生消费行为的问题

学生消费分析为学生在校园饭堂、超市等在校园内的消费信息，包括消费总计、日均消费、学生消费对比以及消费明细，具体分析结果如下。

2.1  学习消费偏低

查阅相关资料与调查发现，高职院校学生用于学习的消费的非常低，，极低的学习支出比重充分说明了学生在消费行为中存在的问题。学生的核心任务应该是学习，但是他们却将金钱用于娱乐、穿着和社交等方面，导致其正常学习受到较大的影响。在高职教育工作当中，应该充分意识到学生消费行为的特点变化，了解其消费整体趋势，并对其进行正面引导，在校园内部形成良好的风气，使其全身心投入到学习当中。

2.2  消费平台不合理

目前通过统计信息来看，淘宝与支付宝消费是高职院校学生的主要消费平台，线上消费相对线下更易产生冲动消费，在学生消费中存在不合理和不均衡的问题。在大数据与互联网时代，消费平台日趋多元化，多种网站可以为学生拓宽视野，而不应该仅仅局限于几个网站的消费当中。除此之外，学生在微博、微信和网络游戏当中的消费也明显增加，通过游戏充值、视频会员充值等满足自己的娱乐享受。

3  大数据背景下高职院校学生消费行为的正面引导策略

3.1  线上线下结合

学生应该以学习作为主要任务，在对学生消费行为进行正面引导时，应该采用线上与线下结合的方式，促进其学习兴趣与动力的提升，防止在丰富的网络信息面前迷失自己。在大数据背景下，运用网络开展自主学习已经成了当前教育发展的主要趋势。在线上对学生的消费行为进行引导时，应该使其了解多种学习相关的网站。尤其是对于正在成长阶段的高职生而言，他们对于很多网站和网购信息的了解程度不足，应该对其进行科学引导，加强对慕课网、当当网、在线教育网站和微课堂等平台的了解与认识，使学生增加学习消费的比重，使其能够在知识付费时代正确、合理消费。防止学生出现对购物网站的沉迷，使其意识到冲动消费与盲目消费的弊端，避免沉迷购物对正常学习造成的影响。在线下消费的引导当中，由于学生的消费多集中于穿衣、零食和社交等等，对于学习资料的消费偏低。为此，应该引导学生购买本专业的相关书籍或者课外读物，对其线下消费行为进行有效引导。

3.2  规范消费行为

大数据时代的到来，颠覆了学生的传统消费模式，线上消费已经成了其主要消费途径。尤其是多种购物网站、手机APP的诞生，使学生的消费行为日趋复杂，其衣食住行等方面的消费都可以通过网络平台实现。网络直播成了当前一种新形式的交流互动方式，很多学生会沉迷于网络直播，并存在冲动消费的问题，浪费了大量时间和金钱。在出行方面，滴滴打车已经成为学生的常用方式，但是随着打车遇害事件的不断发生，这也成了威胁学生生命安全的重要潜在因素。在高职院校的思想政治教育工作当中，应该对学生的各种消费行为进行规范，使其意识到大数据时代网络消费的双面性，从而做出正确合理的消费选择。学生在食堂中消费时，学校可以运用大数据监控技术获取其消费基本信息，了解学生的实际消费能力、水平和习惯，发现存在消费异常的问题，并制定有针对性的解决方案。通过大数据的获取、整合与分析，能够了解学生在消费中存在的误区，以及在饮食习惯当中出现的错误，以实现正面引导，促进高职生的健康发展。

3.3  引导消费习惯

高职学生在消费中存在盲目消费和非理性消费的问题，尤其是随着网络的逐渐普及，其容易受到享乐主义和拜金主义的影响，导致其消费习惯存在铺张浪费的问题。为此，应该对其进行正面引导，使其在消费中能够发扬艰苦朴素的精神，弘扬社会主义核心价值观。在多项调查中发现，很多学生会通过节衣缩食来买手机、化妆品或者奢侈品等。在消费当中存在较大的随意性，而且由于虚荣心作祟，很多学生并未真正了解自己的消费需求。教师应该加强与学生的沟通交流，使其了解自己真正的消费需求，对于不合理消费行为加以纠正。在班级内部开展以勤俭节约为主题的班会，通过多种案例对学生进行正面引导。在宣传教育工作当中，应该向学生讲解商家不同的营销策略，以使其正确理解网络购物平台当中的促销活动和打折活动等，防止在全民狂欢购物的假象当中迷失自我。

3.4  融合信息技术引导正确消费观念

微信和微博等成了当前大学生开展社交的主要网络平台，由于大数据时代下信息量的不断增加，其中存在的不良信息会对学生的消费行为产生干扰，因此应该转变传统教育理念，在工作当中实现信息技术的有效运用，促进教育方式与手段的不断创新，引导学生的正确消费行为。运用大数据分析技术对学生消费信息进行挖掘，明确学生的实际消费状况，帮助管理人员分析学生的思想动态与校园舆情。另外，大数据分析技术的运用能够起到良好的预测作用，明确大学生消费的趋势，并对其中的异常问题进行及时控制。学校应该充分发挥新媒体的优势，在分析学生消费行为特征的基础上，通过微信公众平台或者微博等为其推送精准化信息，使其在正确消费观念的引导下及时调整自己的错误消费行为。

4  结  论

高职院校学生的消费行为将会对其个人发展与成长产生直接影响，尤其是在大数据背景下，其消费行为的改变应该引起学校的高度重视。在学习方面的消费较低、虚荣心强和消费平台不合理等等，是当前高职院校学生消费行为中存在的主要问题，不利于其形成正确的价值观念。为此，应该通过线上线下结合、规范消费行为、引导消费习惯、融合信息技术与思政教育和开展财商教育等途径，使学生形成正确的消费观念与心理。防止由于盲目消费、冲动消费给自己和家庭带来的沉重负担，这也是促进高职院校思想政治教育工作顺利实施的关键途径。

参考文献：

[1] 冉研.大数据时代背景下的新消费模式探究 [J].中国商论，2019（11）：60-61.

[2] 蔡成军.消费大数据下的学生行为分析 [J].中国多媒体与网络教学学报（中旬刊），2019（6）：188-189.

[3] 孙上，杜莹.大数据时代大学生消费行为的調查与分析 ——以沈阳工学院为例 [J].南方农机，2019，50（1）：96.

[4] 党进才.大数据时代高职院校数字化校园建设应用思考 [J].中国报业，2018（18）：30-31.

[5] 李静，沈书生，刘芳铭，等.大数据视阈下当代大学生消费行为新特征的调查研究 [J].中国电化教育，2017（12）：19-25.

[6] 梅磊.大数据背景下高职院校学生消费行为分析及其正面引导策略——基于四川文化传媒职业学院 [J].中国教育信息化，2016（21）：60-63.

作者简介：罗海辉（1982.08-），男，汉族，广东兴宁人，信息管理与信息系统讲师，本科，研究方向：大数据、信息管理。