随着高校内的各种业务系统不断增加,高校内积累的师生数据急剧的增长,已经形成了典型的大数据环境。校园卡作为数字校园的一部分,存储着所有师生的各种校内活动的记录,包括食堂餐饮消费记录、开水消费记录、超市购物记录、图书馆出入记录、电费缴纳记录、图书借阅记录、体育场馆使用记录等。这些记录当中隐藏着大量有价值的信息,但我们很难凭借直观的感觉发现它,必须通过数据挖掘的方法挖掘出来。通过对这些数据的深入挖掘,发现其中的有价值的信息,学校管理者就能对师生的消费规律、学习情况有一个更理性、清晰的认识。这将为高校资源的合理分配,校园的规划建设及师生的管理等工作提供有价值的参考。本文基于校园卡近几年来产生的大量数据,采用主流的Hadoop生态下的大数据处理框架进行校园卡数据的清洗、分析、挖掘等工作。首先,本文分析了挖掘校园卡数据的重要性及其相关技术的研究现状。然后对数据挖掘中使用的Hadoop相关技术(HDFS文件系统,Hive数据仓库,MapReduce分布式计算框架)、FP-Growth算法及决策树算法进行了介绍。最后,采用sqoop、Hive等技术,对校园卡数据建立以校园消费为主题的数据仓库。在此数据仓库之上做了以下三项工作:第一、统计各个时间段中各食堂就餐人数,发现了在校就餐人数的周期性变化,对学校的早中晚就餐高峰时间也有了一个更直观的认识。第二、统计学生的各类消费金额,使用C4.5决策树算法建立学生贫困程度预测模型,通过剪枝等优化手段后评估准确率达到85.4%,对学校的贫困生评定有一定的参考价值。第三、统计学生常去商家,运用FP-Growth算法挖掘出大量频繁模式,得出大量学生与商户之间、商户与商户之间的关联规则,使得学校及商户对学生的消费习惯有更清晰的认识。目前大多数高校的信息化平台还只关注在建立事务管理系统,对数据挖掘的运用还不多见。相信随着大数据、机器学习等技术的不断发展,校园数据的分析挖掘在辅助学校管理中将会扮演越来越重要的角色。