【作者】 薛黎明； 栾维新； 李志淮； 樊铁成；

【Author】 Liming Xue;Weixin Luan;Zhihuai Li;Tiecheng Fan;Dalian Maritime University;

【机构】 大连海事大学信息处； 大连海事大学交通运输管理学院； 大连海事大学信息学院；

【摘要】 校园一卡通系统在国内高校被广泛应用。在一卡通系统运行过程中,每天产生大量的交易数据。本文以我校一卡通消费数据为研究对象,在对原始交易数据进行抽取处理的基础上,从时间维度、消费场所维度、用户性别维度等对消费数量、消费金额进行分析。在不同数据处理阶段分别利用交叉表、决策树等数据分析方法。为适应相应算法,对原始数据进行了等距离散化及kohonen神经网络聚类处理。通过分析不仅为领导决策提供了有用的参考信息,也为将来构建完整的数字化校园决策支持系统提供了实践经验和实现方法。更多还原

【Abstract】 The E-card system is widely used in China universities.The system produces large amount of transaction data.This paper analyses the data of a campus E-card system.First of all,extracted the transaction data from the database and processed the original data.Analyses the data with statistics model such as cross table and decision tree.To make the data adapted to the model,discrete the data with different methods including and Kohonen neural network.Finally,connect the analysis result with the fact and draw some conclusions which is useful to campus management.更多还原