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大學生消費行為的探究范文

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大學生消費行為的探究

摘要:隨著校園一卡通的普及,它可以對學生的數據進行一個數據的整合和優化,能夠幫助學校對學生的消費行為有一個有效的了解和監督。利用大數據,學校對學生的消費信息做一個全面的研究,采用K-means聚類算法對學生消費行為進行消費習慣聚類分析,學校對一些異常的消費行為進行消費觀念的指導,有利用學生樹立一個良好的消費行為觀念。

關鍵詞:大數據;校園一卡通;消費行為

1引言

隨著數字化和信息化的深入發展,“校園一卡通系統”得到了廣泛的應用和發展,不斷地被各大高校引進,同時也得到了廣大師生的認可。“校園一卡通系統”可以用于消費結算和身份識別,實現了多卡合一、一卡多用,同時也提高了學校的運行效率,通過提取“校園一卡通”中相關學生的數據來進行分析,來挖掘其潛在的信息,對學生起到一個良性的管理。近幾年來,越來越多的問題通過大數據來解決。大數據最核心的價值就是從海量的數據中,提取隱含在其中的、人們事先無法預知的、又是潛在有用的信息和知識的過程。

2校園卡數據與消費行為

2.1校園卡數據結構

“校園一卡通”用于儲存學生的一些消費記錄、出入記錄、圖書館軌跡等數據,保證而本次研究內容主要研究大學生消費行為,對匯總的消費數據進行研究和分類。

2.2消費行為

根據“校園一卡通”數據結構,可知大學生的消費類型由餐飲、水果、零食、學習、生活用品、娛樂這六大類組成。每個人的消費觀念不同,對于每種消費類型的支出也有不同的分配方式。根據消費方式的不同,我們可以把消費行為定義為以下幾類:(1)“普通型”:各方面消費比較合理均勻,生活習慣較為正常,既保障了正常生活又不鋪張浪費;(2)“學習型”:在保障基本生活的情況下,學習方面購買的資料用品比較突出;(3)“美食型”:顧名思義,這類人對美食有一定的追求,因此在水果和零食方面的支出會略高;(4)“娛樂型”:與其他類型的人相比,這類人的消費金額娛樂支出偏高。我們將大學生的消費數據進行匯總,根據每個人的人均類型的支出,利用大數據分析,可以將其進行歸類管理。

3基于K-means算法的消費行為的研究

K-means算法是J.B.MacQueen在1967年提出的,是聚類方法中一個最基本的劃分方法。長期存儲以來,大數據庫中往往會存在很多噪音,空值等,不適合直接使用原數據,則需要對原始數據進行選擇、清洗等預處理,來保證數據的完整性和準確性。首先在大學生的消費數據庫中隨機地選擇K個對象,對每個對象的消費數據處理匯總,得出每個對象的月均類型消費支出,每個對象初始地代表了一個簇的平均值或中心;計算每個對象與這些中心對象的距離;并根據最小距離重新對相應對象進行劃分;對剩余的每個對象根據其與各個簇中心的距離,將它賦給最近的簇;然后重新計算每個簇的平均值。

4實驗模擬

從數據庫中隨機選取650名女生和350名男生,把所有數據處理匯總,根據K-means算法,得出以下結果:

4.1男女生消費行為分析

由上述聚類結果得到四類學生的各項消費狀況如表2所示。(1)類型1女生占總數的39%,男生占總數的41%,類學生的各種類型消費水平較為正常,沒有出現某類消費過度或過少的行為,這類學生的消費類型為“普通型”;(2)類型2女生占總數的25%,男生占總數的24%,類學生在餐飲、水果、零食、生活、娛樂這五方面與“普通型”相差不大,但在學習這一方面的消費支出比較大,該類學生對學習方面的資料購買需求較高,消費類型為“學習型”;(3)類型3女生占總數的21%,男生占總數的16%,類學生與“普通型”相比,水果和零食方面的消費過多,比較偏愛美食這一類,這類學生的消費類型為“美食型”;(4)類型4女生占總數的15%,男生占總數的19%,顯可以看出該類女生較追求娛樂性的生活,娛樂方面支出會較多,因此該類學生消費類型為“娛樂型;男女生聚類結果比較:男生對餐飲方面的消費較大,占的比重也多,女生更偏愛在水果、零食方面消費,對于男生來說只有小部分人對零食的要求較大,經對比發現男女生在消費方面有較大的差異。

5結語

本文通過校園卡的大量消費數據,借助K-means算法對大學生的消費狀況進行了分析和總結,從分析結果中得到一些可以作為指導大學生理性消費依據的信息,達到了數據挖掘的效果。學生管理人員可以實現對學生的輕松分類,同時有利于后勤管理部門提高服務水平,方便了學校對學生的管理。

參考文獻

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作者:湛思思;馮維華;杜宇;曾衛林 單位:湖南省長沙市岳麓區湖南第一師范學院

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