【摘 要】
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随着信息技术的迅速发展,各大高校的业务也逐渐智能化,多样化,信息化.高校的食堂饭卡、图书馆卡、热水卡合为一体,出现了校园一卡通。校园一卡通的出现,无疑给高校的信息化建设与管理做出了巨大贡献,但随之而来的问题是,高校作为一个人群密集的地方,每天都会不断涌现出与学生密切相关的各式各样的数据,如何合理的将这些随着时间增长的海量数据进行有效的存储及其分析利用是需要研究的一个问题。据了解,现在大多数高校的信
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随着信息技术的迅速发展,各大高校的业务也逐渐智能化,多样化,信息化.高校的食堂饭卡、图书馆卡、热水卡合为一体,出现了校园一卡通。校园一卡通的出现,无疑给高校的信息化建设与管理做出了巨大贡献,但随之而来的问题是,高校作为一个人群密集的地方,每天都会不断涌现出与学生密切相关的各式各样的数据,如何合理的将这些随着时间增长的海量数据进行有效的存储及其分析利用是需要研究的一个问题。据了解,现在大多数高校的信息门户都是独立的,没能将各大职能部门数据链路打通,而基于Hadoop的大数据生态圈无疑是帮助我们解决这一难题的有力技术。数据平台的建设不仅能帮我们整合各式各样的数据,方便日后进行数据分析与挖掘,在新冠肺炎威胁着箐箐学子的今天,一个完善的大数据平台更是能为校园安全保驾护航,帮助我们实时、快速、准确采集整理师生在校轨迹。本文的主要工作主要有:（1）基于Hadoop大数据框架提出了校园数据仓库的建设的必要性和优势,并在本地搭建大数据环境,模拟校园数据仓库的建设。（2）利用聚类算法对消费行为数据做聚类分析,并对传统的聚类算法进行了改进,提出了Semi-WDR-Kmeans聚类算法,该算法在高校消费行为数据上的聚类效果表现更为出色,更适用于现实业务场景,并进一步提出了一种结合数据的方法来辅助高校进行贫困学生认定及其国家助学金评定。（3）利用学生在校期间产生的行为面板数据来构造特征,用构造的特征使用多种机器学习算法来预测学生下一学期的期末成绩,分析比对多种算法模型,利用准确率等评价标准选取最优模型来对预测出容易挂科的同学进行学业预警。
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