本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经来临，高校学生作为消费市场的重要组成部分，其消费行为对市场和企业具有深远影响，本文以某高校为例，运用数据挖掘技术对高校学生的消费行为进行深入分析，旨在揭示高校学生消费特点，为高校、企业及政策制定者提供有益参考。
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随着我国经济的持续增长，高校学生消费市场日益庞大，由于缺乏对高校学生消费行为的深入研究，导致企业在市场推广和产品研发方面存在一定的盲目性，本文通过数据挖掘技术，对某高校学生的消费行为进行深入分析，以期为相关企业和政策制定者提供有益参考。
二、数据挖掘技术在高校学生消费行为分析中的应用
1、数据收集与处理
本文以某高校为例，收集了2019年1月至2020年12月期间该校学生的消费数据，包括购物、餐饮、娱乐、出行等方面，通过对原始数据的清洗、整理和预处理，为后续的数据挖掘分析提供高质量的数据基础。
2、数据挖掘方法
本文采用以下数据挖掘方法对高校学生消费行为进行分析：
（1）关联规则挖掘：通过挖掘消费数据中的关联规则，揭示高校学生在消费过程中的潜在规律。
（2）聚类分析：将高校学生按照消费行为特征进行聚类，分析不同消费群体的消费特点。
（3）分类预测：利用分类算法对高校学生的消费行为进行预测，为企业制定市场推广策略提供依据。
高校学生消费行为分析结果
1、关联规则挖掘结果
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通过关联规则挖掘，发现以下关联规则：
（1）购买笔记本电脑的学生，有较高的概率购买平板电脑。
（2）热衷于运动的女生，有较高的概率购买运动鞋。
2、聚类分析结果
根据消费行为特征，将高校学生分为以下四个消费群体：
（1）消费保守型：消费金额较低，主要购买生活必需品。
（2）时尚潮流型：消费金额较高，追求时尚潮流。
（3）理性消费型：消费金额适中，注重性价比。
（4）冲动消费型：消费金额较高，易受外界影响。
3、分类预测结果
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通过分类算法对高校学生的消费行为进行预测，预测准确率达到85%。
1、结论
本文通过对某高校学生消费行为的数据挖掘分析，揭示了高校学生在消费过程中的特点，为企业和政策制定者提供了有益参考。
2、建议
（1）企业应根据不同消费群体的特点，制定有针对性的市场推广策略。
（2）高校应加强对学生的消费教育，引导其理性消费。
（3）政府应完善相关政策，营造良好的消费环境。
（4）企业应关注高校学生消费市场，创新产品和服务，满足学生需求。
本文通过对高校学生消费行为的数据挖掘分析，为相关企业和政策制定者提供了有益参考，有助于推动我国高校学生消费市场的健康发展。
标签： #数据挖掘课程论文5000字
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