为顺应高校信息化的发展,运用数据挖掘技术将学生一卡通数据进行消费习惯特征行为分析。通过数据规范等预处理手段提取一个数据仓库,采用K-means聚类算法思想,根据类密集程度指标寻求一个最优聚类效果。所得结果将学生分为几类,并分析不同类别行为特征,从中挖掘学生异常消费程度等潜在有用的信息。这将极大推动学生管理工作的高效运行,也为高校构建完整的智慧校园决策支持系统提供了有益的实践经验和实现方法。
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