校园一卡通数据分析侧重的3个问题
在校园卡的日常应用过程中会产生很多数据，这些信息包含着校园卡中许多隐含其中的、不易为人知的但又有用的特点，由于校园卡本身是由人的个体使用的，通过对一卡通数据的分析可以得到在校学生日常消费的习惯等信息，这对于校园一卡通系统本身的建设、领导的决策等都具有重要作用。对校园卡涉及的数据进行分析主要着重于以下几点：用户消费人数峰值预测：在分析校园卡用户消费时，我们可以对用户进行整理，以消费场所为方向，得到一些用户的分类信息。这样可以为相关经营单位的生产经营提供一个比较明显的可参照数据，有利于经营中的效率提高，做到既不浪费资源，也不会出现供不应求的情况。
用户分类：通过对一卡通交易数据的分析，我们希望得到用户消费能力的分析结果并进行预测。我们可以将用户分为高消费用户，普通消费用户和偏低消费用户，从而可以通过这些数据为助学贷款发放的审查、恶意欠费等工作提供数据依据。
用户行为分析：将用户在消费类别、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。以上列举的只是最主要的几点应用，还有其他的应用就不一一列举。 谢谢分享
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