【摘 要】
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采用RFM模型方法分析高校学生一卡通消费数据,提取影响高校贫困学生的消费数据特征因子,构建K-Means聚类分析算法对特征因子进行聚类,对学生的贫困程度进行分群。以福建某高校学生一卡通消费数据为数据源,对2015级学生数据进行模型搭建,用2016级学生数据进行模型验证,验证正确率为73.16%。该模型能有效解决各个高校在进行大数据分析中没有贫困生标准样本数据的困境,结合主观判定,能实现贫困生的识别更加精准、贫困级别智能评定、学生在校消费水平和生活困难指数,洞悉真实贫困状况,进而科学、有效的分析出高校真正贫
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采用RFM模型方法分析高校学生一卡通消费数据,提取影响高校贫困学生的消费数据特征因子,构建K-Means聚类分析算法对特征因子进行聚类,对学生的贫困程度进行分群。以福建某高校学生一卡通消费数据为数据源,对2015级学生数据进行模型搭建,用2016级学生数据进行模型验证,验证正确率为73.16%。该模型能有效解决各个高校在进行大数据分析中没有贫困生标准样本数据的困境,结合主观判定,能实现贫困生的识别更加精准、贫困级别智能评定、学生在校消费水平和生活困难指数,洞悉真实贫困状况,进而科学、有效的分析出高校真正贫
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