本文目录导读：
随着互联网和大数据技术的飞速发展，数据挖掘技术已经成为各个领域研究的热点，在高校教育领域，学生消费行为作为一项重要的研究课题，对于了解学生生活状态、优化教育资源、提高教育质量具有重要意义，本文以某高校学生消费数据为例，运用数据挖掘技术对学生消费行为进行分析，旨在揭示学生消费规律，为高校教育管理部门提供决策依据。
数据来源与预处理
1、数据来源
本文所使用的数据来源于某高校学生消费系统，包括学生基本信息、消费金额、消费时间、消费类型等，数据时间为2020年1月至2020年12月，共收集到10000条学生消费记录。
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2、数据预处理
（1）数据清洗：去除异常值、重复数据，保证数据质量。
（2）数据转换：将消费金额转换为消费等级，便于后续分析。
（3）数据归一化：对数据进行归一化处理，消除量纲影响。
数据挖掘方法
1、关联规则挖掘
通过关联规则挖掘算法，找出学生消费金额与消费类型之间的关联关系，本文采用Apriori算法进行关联规则挖掘。
2、分类算法
利用分类算法对学生消费行为进行预测，本文选取支持向量机（SVM）算法进行分类预测。
3、聚类算法
运用聚类算法对学生消费群体进行划分，分析不同消费群体的消费特征，本文采用K-means算法进行聚类分析。
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实验结果与分析
1、关联规则挖掘结果
通过Apriori算法挖掘得到以下关联规则：
（1）购买“手机”的学生中有80%也购买了“充电宝”。
（2）购买“电影票”的学生中有60%也购买了“爆米花”。
2、分类算法结果
SVM算法对学生消费行为进行预测，准确率达到85%。
3、聚类算法结果
通过K-means算法将学生消费群体划分为三类：
（1）高消费群体：消费金额较高，消费类型以电子产品、娱乐为主。
（2）中消费群体：消费金额适中，消费类型以日常生活用品、学习用品为主。
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（3）低消费群体：消费金额较低，消费类型以餐饮、交通为主。
本文通过对某高校学生消费数据的挖掘与分析，揭示了学生消费规律，为高校教育管理部门提供了有益的参考，具体结论如下：
1、学生消费金额与消费类型之间存在一定的关联关系。
2、SVM算法在学生消费行为预测方面具有较高的准确率。
3、学生消费群体可以分为高、中、低三个层次，具有不同的消费特征。
未来研究方向：
1、优化数据挖掘算法，提高预测准确率。
2、结合其他数据源，如社交媒体数据、问卷调查数据等，进行更全面的学生消费行为分析。
3、根据学生消费规律，为高校教育管理部门提供更具针对性的决策建议。
标签： #数据挖掘课程设计实验报告带数据
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