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摘 要：文章从数据分析的目的和基础出发，以常熟理工学院校园卡、教务数据分析为例，具体阐述了数据分析在高校管理与教学中产生的实际效果和意义，并明确了下一步数据分析的努力方向。
关键词：大数据；数据仓库；数据分析；校园卡；教务
中图分类号：G434 文献标志码：B 文章编号：1673-8454（2015）10-0013-03
随着大数据时代的到来，各行各业都在利用大数据推动本领域的发展。常熟理工学院自2009年开展教育信息化建设以来，在数据分析方面进行了不断地探索与实践，目前广泛应用于教学和管理中。
一、数据分析的必要性和可行性
高校内部一般都建有：教务系统、科研系统、学工管理系统、人事管理系统、资产管理系统等独立业务系统。这些系统都各自记录着学校方方面面的数据，却都静静地躺在服务器硬盘里，犹如埋藏在地下的金矿，不能为高校全局决策提供支撑。
数据分析的目的就是要让数据发声，通过直观的数据图表来为高校管理提供辅助决策。例如：对教师的专业与学校开设专业的统计分析可以为人才引进提供参考；对学生的校园卡使用记录和校内上网认证记录结合起来，可以为判断学生的行为指明方向；对各二级学院的资产数据统计分析有助于学校对二级学院进行成本核算。
二、数据仓库的建立
数据库是数据分析的源头，数据仓库的建立是数据分析的基础。
建设过程中，首先要统一数据标准，只有准确的数据才是有价值的，如果各系统的数据标准不统一，就会造成不准确的数据分析结果，也就无法为高校管理提供真实有效的统计数据；
其次要建立公共数据平台，公共数据平台是指实现校园内各种信息系统的互通互连和数据共享，包括多个系统业务数据集中存储、备份、数据共享和数据管理的公共平台，为学校各应用系统提供基础数据；
三是要规范数据流程，把各业务系统中形形色色的数据按标准定期抽取到学校公共数据平台中。确保任何业务系统的添加和修改不影响其他系统的正常运行，同时新建应用系统应建立在统一的数据规范基础和统一身份认证基础上，调用公共数据平台的基础数据（如部门、教工、学生等基础信息），应用系统产生的数据也应成为公共数据平台的基础数据，可供数据平台共享访问。确保提供反映学校全面情况的数据信息，为整个学校提供决策支持所需的数据信息，为今后应用系统的建设和信息服务奠定良好的数据基础。
图1为数据架构图，最底层的是各业务系统，他们产生的数据按编码标准经过抽取、转换、加载到数据中心，数据中心再按需要把相关数据同步给相应的应用数据库或各数据集市，最后形成各类主题数据分析或综合决策系统。
三、基于数据仓库的数据分析
在统一数据仓库的基础上，我们利用数据仓库技术（ETL、OLAP、REPORT）和数据挖掘技术，对多种数据集市进行数据分析，建立了校情综合统计分析系统。该系统从学校基本情况、教职工信息、学生信息、教学信息、科研信息、资产与设备信息、图书资料信息与师生消费等八大方面进行统计分析，为学校管理提供辅助决策支撑数据。
该系统从学校全局出发，通过多元主题展开分析，以文字、报表、图表等多种形式展现分析成果。
该系统的推出实现了教学质量、学生学习、生活行为等各种信息的监控与分析，对高校资源配置优化、提高高校管理科学化等方面具有不可估量的重要意义。这里笔者将以校园卡和教务数据分析功能为例进行阐述。随着校园卡在校园生活中使用范围的日益扩大，在应用过程中产生了大量数据。校园卡仅仅一年的交易数据就有大约1000万条记录。
校园卡数据分析主要实现以下五大类的分析功能：
（1）各时间段消费情况分析
①从“月、季度、半年、年”的角度来查询消费总额、消费用户数和人均消费等，反映出用户消费支出的趋势，也可反映出物价的变化情况。
②从“几点几分”的角度查询消费人数可反映用户在时间点上的消费习惯，对于各营业部门来说可以合理地调整工作时间、工作人员等，以加强服务。还可根据教职工就餐时间点来分析他们是否严格遵守学校作息时间。
③从“早、中、晚”的角度统计分析学生早餐、中餐、晚餐的就餐率。
（2）各类消费人群消费情况分析
①对于学生工作管理层来说，从“个人、班级、院系”的角度来查询消费金额作为发放贫困补助的依据。
②通过查询一个时间周期内（三天）学生消费人数，起到了解学生是否在校的危机预警作用。
③从学生所属院系、专业、年级等角度来查询消费人数、消费金额和分布情况。
④从学生性别、来源地区（省、市、区）、年龄等人的自然属性来查询消费人数、消费金额和分布情况。
⑤分析教职工的消费水平。
（3）各营业单位消费情况分析
从各个营业单位角度来查询校园用户消费人数，消费金额和分布情况。
（4）各交易类型消费情况
从消费类型角度来查询用餐、购物、上网、上机、水电消费等情况。
（5）工作站、终端个数统计
为直观反映上述消费数据，我们除用表格形式将分析结果展现在用户终端外，还提供了柱状图、饼图、曲线图、点图等形式来展现。图2展示了我校2010年至2014年学生早、中、晚三餐平均价格，呈逐年稳步上升状态，这给餐饮部门提供准确统计数据的同时，也稳定了学生就餐消费水平的承受心理。
高校教学信息化建设积累了丰富的业务数据，根据需求，教务数据分析功能主要包括三大类：教学任务、学生成绩和教学评价。图3为教务数据分析数据源视图，围绕教师的教学工作量、学生取得的成绩以及学生对教师的评价等，我们做了一系列的报表。例如：教学场地信息、学生情况、任课教师情况、各学期教学任务情况、成绩信息、教学评价、历年各专业招生人数、各学院历年教学情况、各学院历年学生对教师评价。
另外，为满足各二级学院要求，做了学业预警方面相关报表，各二级学院可根据年级、专业，通过总学分排行、课程门数排行来关注排在后面的学生情况。
数据分析表明，教师平均教学任务逐年增多，教师总体比较年轻，平均年龄男教师比女教师高，年龄在30-39之间的教师平均课时最多。管理学院历年招生数比其它学院明显高出很多，其中财务管理专业的学生数百分比最高。我校学生的成绩也完全符合正态分布曲线要求。
四、结束语
大数据分析是一种发展趋势，我们目前也仅仅就单项主题进行了逐个分析，如果把这些主题串起来，进行关联分析，将会得出更有趣更有价值的结果，这也是将来我们努力的方向。
参考文献：
[1]戴红芳，冯翔，先晓兵等.商业智能在校园一卡通中的研究与实践[J].微电子学与计算机，2012，29（7）：175-179.
[2]戴红芳.基于多维数据模型的校园卡数据分析[D].上海：华东理工大学，2011.
[3]陈启买，贺超波，刘海.基于OLAP的高校教学协同决策[J].计算机应用，2009，29（1）：304-305.
[4]魏金强，高磊，李晋宏.利用OLAP工具建立教务管理多维分析系统[J].北京工商大学学报（自科学版），2006，24（4）：29-32.
（编辑：李晓萍）
关键词：大数据；数据仓库；数据分析；校园卡；教务
中图分类号：G434 文献标志码：B 文章编号：1673-8454（2015）10-0013-03
随着大数据时代的到来，各行各业都在利用大数据推动本领域的发展。常熟理工学院自2009年开展教育信息化建设以来，在数据分析方面进行了不断地探索与实践，目前广泛应用于教学和管理中。
一、数据分析的必要性和可行性
高校内部一般都建有：教务系统、科研系统、学工管理系统、人事管理系统、资产管理系统等独立业务系统。这些系统都各自记录着学校方方面面的数据，却都静静地躺在服务器硬盘里，犹如埋藏在地下的金矿，不能为高校全局决策提供支撑。
数据分析的目的就是要让数据发声，通过直观的数据图表来为高校管理提供辅助决策。例如：对教师的专业与学校开设专业的统计分析可以为人才引进提供参考；对学生的校园卡使用记录和校内上网认证记录结合起来，可以为判断学生的行为指明方向；对各二级学院的资产数据统计分析有助于学校对二级学院进行成本核算。
二、数据仓库的建立
数据库是数据分析的源头，数据仓库的建立是数据分析的基础。
建设过程中，首先要统一数据标准，只有准确的数据才是有价值的，如果各系统的数据标准不统一，就会造成不准确的数据分析结果，也就无法为高校管理提供真实有效的统计数据；
其次要建立公共数据平台，公共数据平台是指实现校园内各种信息系统的互通互连和数据共享，包括多个系统业务数据集中存储、备份、数据共享和数据管理的公共平台，为学校各应用系统提供基础数据；
三是要规范数据流程，把各业务系统中形形色色的数据按标准定期抽取到学校公共数据平台中。确保任何业务系统的添加和修改不影响其他系统的正常运行，同时新建应用系统应建立在统一的数据规范基础和统一身份认证基础上，调用公共数据平台的基础数据（如部门、教工、学生等基础信息），应用系统产生的数据也应成为公共数据平台的基础数据，可供数据平台共享访问。确保提供反映学校全面情况的数据信息，为整个学校提供决策支持所需的数据信息，为今后应用系统的建设和信息服务奠定良好的数据基础。
图1为数据架构图，最底层的是各业务系统，他们产生的数据按编码标准经过抽取、转换、加载到数据中心，数据中心再按需要把相关数据同步给相应的应用数据库或各数据集市，最后形成各类主题数据分析或综合决策系统。
三、基于数据仓库的数据分析
在统一数据仓库的基础上，我们利用数据仓库技术（ETL、OLAP、REPORT）和数据挖掘技术，对多种数据集市进行数据分析，建立了校情综合统计分析系统。该系统从学校基本情况、教职工信息、学生信息、教学信息、科研信息、资产与设备信息、图书资料信息与师生消费等八大方面进行统计分析，为学校管理提供辅助决策支撑数据。
该系统从学校全局出发，通过多元主题展开分析，以文字、报表、图表等多种形式展现分析成果。
该系统的推出实现了教学质量、学生学习、生活行为等各种信息的监控与分析，对高校资源配置优化、提高高校管理科学化等方面具有不可估量的重要意义。这里笔者将以校园卡和教务数据分析功能为例进行阐述。随着校园卡在校园生活中使用范围的日益扩大，在应用过程中产生了大量数据。校园卡仅仅一年的交易数据就有大约1000万条记录。
校园卡数据分析主要实现以下五大类的分析功能：
（1）各时间段消费情况分析
①从“月、季度、半年、年”的角度来查询消费总额、消费用户数和人均消费等，反映出用户消费支出的趋势，也可反映出物价的变化情况。
②从“几点几分”的角度查询消费人数可反映用户在时间点上的消费习惯，对于各营业部门来说可以合理地调整工作时间、工作人员等，以加强服务。还可根据教职工就餐时间点来分析他们是否严格遵守学校作息时间。
③从“早、中、晚”的角度统计分析学生早餐、中餐、晚餐的就餐率。
（2）各类消费人群消费情况分析
①对于学生工作管理层来说，从“个人、班级、院系”的角度来查询消费金额作为发放贫困补助的依据。
②通过查询一个时间周期内（三天）学生消费人数，起到了解学生是否在校的危机预警作用。
③从学生所属院系、专业、年级等角度来查询消费人数、消费金额和分布情况。
④从学生性别、来源地区（省、市、区）、年龄等人的自然属性来查询消费人数、消费金额和分布情况。
⑤分析教职工的消费水平。
（3）各营业单位消费情况分析
从各个营业单位角度来查询校园用户消费人数，消费金额和分布情况。
（4）各交易类型消费情况
从消费类型角度来查询用餐、购物、上网、上机、水电消费等情况。
（5）工作站、终端个数统计
为直观反映上述消费数据，我们除用表格形式将分析结果展现在用户终端外，还提供了柱状图、饼图、曲线图、点图等形式来展现。图2展示了我校2010年至2014年学生早、中、晚三餐平均价格，呈逐年稳步上升状态，这给餐饮部门提供准确统计数据的同时，也稳定了学生就餐消费水平的承受心理。
高校教学信息化建设积累了丰富的业务数据，根据需求，教务数据分析功能主要包括三大类：教学任务、学生成绩和教学评价。图3为教务数据分析数据源视图，围绕教师的教学工作量、学生取得的成绩以及学生对教师的评价等，我们做了一系列的报表。例如：教学场地信息、学生情况、任课教师情况、各学期教学任务情况、成绩信息、教学评价、历年各专业招生人数、各学院历年教学情况、各学院历年学生对教师评价。
另外，为满足各二级学院要求，做了学业预警方面相关报表，各二级学院可根据年级、专业，通过总学分排行、课程门数排行来关注排在后面的学生情况。
数据分析表明，教师平均教学任务逐年增多，教师总体比较年轻，平均年龄男教师比女教师高，年龄在30-39之间的教师平均课时最多。管理学院历年招生数比其它学院明显高出很多，其中财务管理专业的学生数百分比最高。我校学生的成绩也完全符合正态分布曲线要求。
四、结束语
大数据分析是一种发展趋势，我们目前也仅仅就单项主题进行了逐个分析，如果把这些主题串起来，进行关联分析，将会得出更有趣更有价值的结果，这也是将来我们努力的方向。
参考文献：
[1]戴红芳，冯翔，先晓兵等.商业智能在校园一卡通中的研究与实践[J].微电子学与计算机，2012，29（7）：175-179.
[2]戴红芳.基于多维数据模型的校园卡数据分析[D].上海：华东理工大学，2011.
[3]陈启买，贺超波，刘海.基于OLAP的高校教学协同决策[J].计算机应用，2009，29（1）：304-305.
[4]魏金强，高磊，李晋宏.利用OLAP工具建立教务管理多维分析系统[J].北京工商大学学报（自科学版），2006，24（4）：29-32.
（编辑：李晓萍）