大学生消费数据与成绩绩点关联性分析

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　　摘要：新时代大学生是我国十分重要的消费群体之一，在新时期下大学生的消费观念和行为方式发生了很大的变化，越来越受到广大学者普遍的关注。本文基于江苏科技大学苏州理工学院在校大学生的调研，在大数据分析技术的支持下，使用SPSS数据统计分析软件，从大学生本身这一微观视角为出发点，深入分析了新时代大学生消费价值观的新特征。
　　关键词：大学生;消费数据;数据挖掘
　　消费是一种行为，是消费主体出于自身发展的目的，有意识地消耗物质和非物质资料的能动行为。消费不是单纯的花钱，而是要和人的态度看法结合。消费是我们日常生活中不可缺少的一部分，大学生作为一个特殊的消费群体，其消费价值观也会随着社会经济的发展和人们价值观念的变化日益多元化。大学生作为一个尚无经济来源的特殊消费群体，在相对封闭的校园环境之下拥有丰富的物质资源与宽松的消费环境。当代大学生是祖国能力和未来的代表，他们的价值取向反映着社会现象。
　　高校学生的消费行为数据和成绩数据可用性越来越高，借助信息化手段，将这些数据纳入中心统一调度和管理，为研究大数据大学生行为模式打下了基础。但是零散的数据不经过挖掘和分析是无法得出有价值的结论的。如何把海量的数据经过梳理和净化，寻找其中的逻辑关系，是大数据研究的重点。
　　1 研究方法
　　本文采用江苏科技大学（张家港校区）14届76名学生的饭卡消费情况，样本数据158125条，基本囊括了14届学生的在校消费情况，结合学生基础数据和教务成绩数据作为研究基础，分析比较14届学生在2015、2016、2017、2018学年和对应学年的消费数据的关联性，并对消费类别进行划分，用三线表分析各个消费类别和学生成绩的关联性。
　　2 消费类别分析
　　根据学校校园卡后台记录，2015年学生校园卡消费记录收集到25569条记录，2016年学生校园卡消费记录收集到65535条记录，2017年学生校园卡消费记錄收集到59292条记录，2018年学生校园卡消费记录收集到7272条，经过对原始数据的清理和筛选，我们总共收集了65535条有效消费记录，并使用spss对2015，2016，2017，2018的所有“消费大类”数据进行频率统计。
　　消费数据类别共有18类，主要的类别为：餐费支出（57.7%）、淋浴支出（19.7%）、商场购物（19.0%）、购热水支出（2.1%）、用水支出（1%）5类，其中大学生消费倾向主要在餐费支出、淋浴支出、商场购物、购热水支出、用水支出、用电支出方面。
　　3 消费行为与绩点关联性分析
　　3.1  2015年绩点与各个类型消费的相关性
　　选取2015学年餐费支出、商场购物、用水支出、图书馆支出、购热水支出、PC支出消费类别和对应学生2015年成绩绩点建立三线表分析关联性。
　　通过对2015年绩点与各个消费类型进行相关分析，得到以上结果。可以看到绩点与商场购物、用水支出、购热水支出、PC支出具备显著的相关关系（P<0.05），绩点与餐费支出、图书馆支出不具备显著相关关系（p>0.05）。
　　其中绩点与商场购物、用水支出、购热水支出、PC支出均具备显著的较弱程度负向相关关系，说明在一定程度上，商场购物、用水支出、购热水支出、PC支出越低，绩点反而更高。
　　3.2  2016年绩点与各个类型消费的相关性
　　通过对2016年绩点与各个消费类型进行相关分析，得到以上结果。可以看到绩点与购热水支出、商场购物具备显著的相关关系（P<0.05），绩点与其他支出不具备显著相关关系（p>0.05）。
　　其中绩点与购热水支出具备显著的较弱程度负向相关关系，绩点与商场购物具备显著的中等程度负向相关关系，说明在一定程度上，商场购物、购热水支出越低，绩点反而更高。
　　3.3  2017年绩点与各个类型消费的相关性
　　通过对2017年绩点与各个消费类型进行相关分析，得到以上结果。可以看到绩点与餐饮支出、商场购物具备显著的相关关系（P<0.05），绩点与其他支出不具备显著相关关系（p>0.05）。
　　其中绩点与餐饮支出具备显著的较弱程度正向相关关系，绩点与商场购物具备显著的中等程度负向相关关系，说明在一定程度上，商场购物支出越低，绩点反而更高，而餐饮支出越高，绩点越高。
　　3.4  2018年绩点与各个类型消费的相关性
　　通过对2018年绩点与各个消费类型进行相关分析，得到以上结果。可以看到绩点与各类支出均不具备显著的相关关系（p>0.05），说明2018年学生的绩点与各类支出并不具备太多的关系。
　　4 结论
　　大数据研究在高等教育领域发挥着越来越重要的作用，本文借助高校基础数据对大学生的消费数据进行挖掘，研究了不同消费类别的数据与学生成绩之间的关联性，通过这些研究可以知道高校应提高大学生对消费观的重新认识，加强校园文化建设，教育学生树立艰苦奋斗、勤俭节约的消费意识。使大数据研究真正应用到高等教育的最前线，同时可以根据教育一线的反馈继续梳理学校基础数据，真正的完成学校的数据治理与应用。
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　　作者简介：朱珩，出生年月：1998.03，性别：男，民族：汉，籍贯：江苏，学历：本科在读，研究方向：信息管理，工作单位：江苏科技大学苏州理工学院。
　　基金项目：本文系全国教育科学“十三五”规划2018年度教育部青年课题“基于教育大数据的高校学生行为分析与预测研究”（项目编号：ECA180463）的研究成果之一。
　　（江苏科技大学苏州理工学院  江苏省张家港市  215600）
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