银校合作圈存数据统计分析系统的设计与实现

发布时间：2017-06-26 13:14

  本文关键词：银校合作圈存数据统计分析系统的设计与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着整个社会数字化的大发展,校园的信息化建设也在紧锣密鼓的开展下去,我们国家,各个高等学校都逐步在进行资源整合建设任务,目的是要整合校园内部的各项信息,将信息资源进行全面合理的整合规划,方便管理共享。越来越多的学校在使用校园一卡通,一卡通包含的数据量是非常庞大的,这些庞大的数据必然是原来的校园卡无法比拟的,如果将这些数据进行专业的统计、分析,进一步进行数据挖掘,相信可以对这些一卡通的使用者进行消费情况等进行分析,进行量化,从而得出一定的规律,为学校管理提供一定的支持,方便学校进行管理控制决策;对一卡通公司提供数据支持,使之在业务上能更精确的对系统需求做出判断,有助于以后其他的一卡通建设项目中合理的对资源进行分配;对与一卡通合作的银行而言,这些庞大的数据也会对银行的营销决策手段提供一定的数据支持。圈存业务是校园一卡通同银行合作的产物,是以学生为主体的一种客户关系管理。本研究主要针对校园一卡通数据中,与银行圈存业务相关数据的挖掘,针对学生圈存转账,持卡消费等数据进行有效的分析,从中提取隐含在其中的,但又是潜在有用的信息和知识,实现对学生圈存数据的控制以及通过对各阶段各系的数据进行统计、分析、挖掘,使得校园内外的各种资源和信息高度集中和融合,从而为学校相关决策、银行针对学生的各项业务提供有力的数据支撑。以校园一卡通的数据为分析对象,对数据进行统计、分析、挖掘。在现有校园一卡通功能的基础之上,实现两个数据库(银行圈存数据库、学校校园一卡通数据库)中圈存数据与学生银行账户数据的提取,对一卡通数据库中静态数据而言,从学生的性别、年龄、年级、户口等方面来进行统计。对一卡通动态数据而言,将网银扣款与学生网银充值数据对比、分析圈存学生的行为特征,将用户一卡通卡消费的消费类别、消费日期、消费金额上进行聚类分析,并利用结果结合用户资料对在校学生的相关家庭情况进行分析,发现用户的消费习惯和潜在的消费规律,从而可以通过这些数据为银行助学贷款发放、银行营销业务等工作提供数据依据。开发的系统基于.NET的框架,采用C#开发语言、Microsoft Analysis Services来建立数据仓库进行开发。具备的功能是从一卡通数据库和银行圈存数据库中的数据进行提取并进行预处理,确定要进行处理的数据主要是学生的基本信息分析、学生圈存信息分析和学生的消费信息分析;设计数据仓库;对具体目标进行数据挖掘;得出的挖掘结果进行决策分析。本文中得到的数据将对银行发放助学贷款、银行设置圈存一体机、银行其他业务拓展提供数据支持。
【关键词】：校园一卡通 银行圈存 数据仓库 数据挖掘
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP311.52
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 绪论11-18
• 1.1 选题背景11-12
• 1.2 国内外研究发展现状12-13
• 1.3 课题研究意义、目标与内容13-15
• 1.4 论文的主要工作15-16
• 1.5 本章小结16-18
• 第二章 关键技术介绍18-26
• 2.1 校园一卡通18-19
• 2.1.1 简介18
• 2.1.2 数据的存储18-19
• 2.2 消费行为分析19-21
• 2.2.1 客户关系管理19
• 2.2.2 消费行为分析19-21
• 2.3 数据挖掘技术21-23
• 2.4 数据仓库技术23-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第三章 系统分析26-31
• 3.1 系统需求分析与设计26-27
• 3.1.1 系统设计需求26
• 3.1.2 系统功能与性能需求26-27
• 3.2 业务分析27-30
• 3.2.1 系统业务流程分析27-29
• 3.2.2 数据业务对象分析29-30
• 3.3 本章小结30-31
• 第四章 系统设计31-38
• 4.1 系统结构设计31-32
• 4.2 数据仓库设计32-37
• 4.2.1 数据仓库的概念模型设计33-34
• 4.2.2 数据仓库的逻辑模型设计34-36
• 4.2.3 数据仓库的物理模型设计36-37
• 4.3 本章小结37-38
• 第五章 系统实现38-63
• 5.1 原始数据的导入38-39
• 5.2 选择数据挖掘目标39-40
• 5.3 数据的预处理40-44
• 5.3.1 清除缺失值41-42
• 5.3.2 消除噪声42
• 5.3.3 不一致处理42-44
• 5.4 数据挖掘模型44-54
• 5.4.1 FCM算法过程45-46
• 5.4.2 K-Means算法过程46
• 5.4.3 数据挖掘具体实现46-54
• 5.5 数据挖掘结果54-62
• 5.5.1 学生消费数据分析结果54-58
• 5.5.2 学生圈存转账数据分析58-62
• 5.6 结论应用62
• 5.7 本章小结62-63
• 第六章 测试与发布63-68
• 6.1 测试环境63
• 6.2 测试方法63-65
• 6.3 软件功能与性能测试65-66
• 6.4 软件测试用例66-67
• 6.5 测试结论67
• 6.6 本章小结67-68
• 第七章 总结与展望68-70
• 7.1 课题总结68
• 7.2 后续的研究工作68-70
• 致谢70-71
• 参考文献71-73

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