郑海鹏

(淮南联合大学 信息工程学院，安徽 淮南 232001)

高校一卡通系统中存储了海量的学生行为数据，这些数据整体上是杂乱无章的，无法真实有效地映射学生的实际行为特征。如能充分发掘这些数据背后的真正价值和意义，将会给高校的学生管理工作提供巨大的帮助。

目前，已有许多高校科研团队对高校一卡通数据展开了相关研究工作。张四海等[1]对南开大学师生食堂的消费数据进行了深入分析，给出了师生的就餐规律曲线，用于优化食堂的膳食资源配置。邢窈窈等[2]对学生校园卡刷卡行为进行分析，利用逐步回归法得出学生成绩排名的回归模型，提出提高学生成绩的实际举措；王祎珺等[3]对校园一卡通的图书馆学生学习行为进行详细分析,有效地获取了学生的学习行为现状。本文使用SPSS软件中的K-Means算法对学生用餐数据进行聚类，对聚类后的不同群体做其他行为分析。

1 淮南联合大学一卡通系统简介

淮南联合大学一卡通系统于2009年正式开通。在图书馆、学校食堂、超市、洗浴中心、校园门禁等场所中均已投放使用，系统集成度高，完美地融合了信息通信技术[4]，实现了身份认证、数据共享、金融消费等多种功能[5]。给全校学生每天的生活提供了极为便捷的服务，加速了数字化、信息化管理的进程，切实提高了学校的科学管理水平，一卡通系统已成为学校不可或缺的核心业务系统[6]。

2 一卡通数据采集、预处理及建模

高校一卡通数据涵盖了学生在校内食堂、超市、洗浴消费场所及图书馆读书、借阅等相关记录，为便于对学生用餐行为数据进行聚类分析，需要对采集到的原始数据进行预处理，去除冗余及属性值无效或缺失的相关记录。……