随着智慧校园概念的提出,教育数据的挖掘成为了人们研究的一个热点问题。而校园卡应用数据作为最能反映学生校园生活的业务数据,对智慧校园的建设有着至关重要的作用。针对校园卡应用数据的存储和管理、数据挖掘和分析、数据可视化等3个研究问题,本文设计并实现了一个基于校园卡应用数据的分析及可视化系统,用于帮助师生理解数据的隐含规律,为学生的校园生活和管理人员的管理工作提供决策支持。本文首先针对校园卡应用数据的特点,设计了面向主题的数据仓库,将多源的异构数据进行不同层次的聚合,方便了数据查询和分析。其次,本文从数据挖掘和传统统计分析两个角度对校园卡应用数据进行了特定的主题分析。从数据挖掘角度,本文实现了自动化ARIMA模型,并应用于校园热点区域的人流量预测;提出了一种改进的k-means算法,并应用于校园卡用户的消费特征聚类分析;提出了一种基于校园卡应用数据的学生成绩预测模型,提取了 7类能影响学生成绩的特征指标,采用随机森林算法对学生是否具有挂科风险进行预测,并通过实验证明了结果的有效性。从传统统计分析角度,本文对消费分布特征、学生行为相似度、学期账单、热点商户和消费明细查询等主题进行了统计分析。最后,面向不同的分析主题,设计并实现了特定的可视化模型和交互方式。