大学生校园消费情况和学习成绩间的相关性分析,该文是关于大学生校园方面论文怎么撰写与学习成绩和相关性分析和消费类论文范文素材.
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摘 要：为了挖掘高校校园卡系统中数据的有效价值,本文以中国矿业大学信电2015届大学生为研究对象,采用皮尔逊相关分析法和灰色关联分析法分析了其校园卡消费信息与学习成绩的相关性,并建立了基于多元线性回归分析法和双对数回归分析法的拟合模型,可根据学生的消费情况估测其学习状态,为高校学生工作管理部门实时掌握学生的学习动态提供了新途径.
关键词：数据挖掘；校园卡消费；学习成绩；相关分析法；回归分析法
中图分类号：G647 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）45-0045-03
随着计算机网络技术与数据库技术的不断发展,人们已步入一个信息爆炸的大数据时代,“大数据”的概念受到越来越多的关注.数据挖掘技术应运而生,并在商业、教育、科研等领域得到了广泛应用.大数据具有规模大、生成速度快、潜在价值高的特点,数据挖掘即利用数据分析的方法,从海量数据中提取有效信息,为用户决策提供辅助参考,从而实现大数据价值的过程[1].近年来,高校数字信息化程度逐步提高,将数据挖掘技术应用于高校校园卡消费系统中,提取学生刷卡记录并结合学生的消费行为、学习成绩、身心状况等其他信息进行分析,能充分发挥现有数据的作用为决策服务[2],有效地推动高校学生管理、教学改革、后勤服务的发展.
本研究通过相关分析法分析了中国矿业大学信电2015届学生在校四年间的校园卡消费信息与学习成绩的相关性,并利用回归分析法建立了二者的回归模型,为高校学生管理部门通过学生的消费情况估测学生的学习状态提供了新途径.
一、研究对象
本研究以中国矿业大学信电学院2015届大学生为研究对象,采用ACCESS、EXCEL、SPSS等软件对其大学四年的一百多万条消费记录进行了初步的统计、筛选与分析,结果如表1、表2所示.
由表1可知,有效样本为401个,其中男生占比很高,达到90.3%.消费情况中,男生的月平均消费金额比女生高9.9%,且消费次数比女生高6.5%,可见男生的校园平均消费水平高于女生.
由表2可知,研究对象在大一、大二、大三的年度消费额、消费次数较高,而在大四较低；研究对象在大一学年的年度加权平均分较高,而在大三较低.
二、研究方法
(一)相关分析法
相关关系是指在某种意义下不同变量间所存在的联系与规律,其目的在于探寻数据集里所隐藏的相关关系网[3].相关系数是一种对变量线性相关关系的强度及方向的测量,r为样本相关系数,x为解释变量,y为响应变量,数据用有序数对（x,y）表示,则计算r的公式为：
本研究主要利用了皮尔逊相关系数指标,计算了消费额、消费次数与加权平均分的相关系数.为了提高结论的可靠度,辅以灰色关联分析法.灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似或相异程度来衡量其关联是否紧密,曲线越接近即发展趋势越接近,则相应序列之间的关联度越大,反之越小[4].
(二)回归分析法
回归分析法是在大量数据的基础上,根据实际要求,考察某个或几个变量与其余变量的相互依赖关系[5],配合直线或者曲线可以确定相应的数学表达式.通过对消费金额、消费次数、加权平均分这几个量建立回归模型,进行拟合度检验,得出结论.
1.多元线性回归模型.多元线性回归分析的基本思想是在确定自变量、因变量及二者间的关系后,通过设定自变量参数的回归方程来预测因变量[6].二元线性回归方程式为：
三、结果与讨论
(一)相关系数法
1.皮尔逊相关分析.相关系数是定量描述变量之间相关关系密切程度的重要统计指标,皮尔逊积距相关系数在样本满足二元高斯分布时是最佳选择[7].本研究采用皮尔逊相关系数法得到消费额、消费次数与加权平均分之间的相关分析结果,如表3所示.
表3表明,消费额、消费次数与加权平均分的简单相关系数分别为：-0.457、-0.361,即消费额、消费次数与加权平均分之间存在负向的相关关系.相关系数的高低排序为：消费额＞消费次数.
2.灰色关联分析.利用SPSS软件对各个指标进行灰色关联分析,得到消费额、消费次数与加权平均分的灰色关联度分别为：-0.737、-0.785,即消费额、消费次数与加权平均分之间存在负向的相关关系.灰色关联度的高低排序为：消费次数＞消费额.
(二)回归分析法
1.线性回归分析.
模型1：被解释变量为：加权平均分（s）,解释变量为：消费额（m）、消费次数（f）.
模型1的方程：
利用SPSS进行模型的拟合优度检验,结果显示,模型1的复相关系数R等于0.409,通常认为,R＞0.4则说明线性回归关系较密切,F检验的显著性Sig.值（0.000）＜0.05,表明模型1的方程具有一定的可行性.但模型1的调整R方较小,表明该模型的拟合效果较差.
由上述方程可知,消费额、消费次数对加权平均分均具有负向的影响作用,各自的影响系数分别为：-0.299、-0.553,即研究对象在上课期间的消费额越高、消费次数越多,其四年的加权平均分将越低.
2.双对数回归分析.
模型2：被解释变量为：加权平均分（s）,解释变量为：消费额（m）、消费次数（f）.
模型2的方程：
由模型2的方程知,消费额、消费次数对加权平均分均具有负向的影响作用,各自的影响系数分别为：-0.124、-0.207,结论同模型1.
利用SPSS进行模型的拟合优度检验,结果显示,模型2的调整R方的值为：0.593,调整R方较大,表明该模型的拟合效果较好.拟合优度检验中Durbin-Watson值为1.797,由于Durbin-Watson检验的判别区域是以坐标点2对称的[8],检验值接近于标准数值2,表明模型2的残差序列存在自相关性的可能性非常低.
由表4知,模型2方程的显著性F检验观测值为294.662,显著性对应的概率值Sig.（0.000）＜0.05.这表明在0.05的显著性水平下,显著性检验结果的所有系数不全为零,即解释变量对响应变量的联合线性影响是显著的.
由表5可知,各自变量的VIF值均小于最大容忍数值10,因此模型2的方程是可行的.从影响系数显著性检验结果来看,消费额、消费次数对加权平均分的影响系数显著性检验的Sig.值均小于0.05,表明其具有显著性.
通过回归分析验证可得,学生的消费额、消费次数与成绩具有一定的负相关性.此结论可用于大学生管理,通过分析学生在某段时间的校园卡消费记录,预测其学习状态,从而对学习状态不佳的学生进行及时地引导.
四、结论
本研究顺应大数据时代的潮流,运用数据挖掘技术对中国矿业大学信电学院2015届毕业生大学四年的校园卡消费数据进行了分析.从不同的大学生群体来看,不同性别、不同学年的大学生校园卡消费金额和消费次数存在差异,反映了大学生不同的消费需求与消费心理.从大体情况来看,通过相关分析法发现大学生的学习成绩与校园消费额呈一定的负相关关系,利用回归分析法建立二者的多元线性回归模型和双对数模型,则可根据模型由学生消费情况估测其学习状态.当然,随着高校的发展,校园卡消费系统的数据越来越多,海量的数据中蕴含的信息远不止这些,结合大学生心理健康和高校规划建设仍有很大的研究前景.本研究对学生消费记录与学习成绩的分析旨在向读者说明,数据挖掘在校园卡系统中的基本应用方法,为高校的学生管理、后勤保障和校园建设提供参考.
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简而言之:上述文章是一篇适合学习成绩和相关性分析和消费论文写作的大学硕士及关于大学生校园本科毕业论文，相关大学生校园开题报告范文和学术职称论文参考文献.
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