【摘 要】
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项目通过R语言对校园卡消费信息记录的数据分析,提取统计量得到个人消费特征;依据消费特征和HCO算法建立预测校园内各消费点实时消费人数及工作人员分配模型。通过ARIMA模型
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项目通过R语言对校园卡消费信息记录的数据分析,提取统计量得到个人消费特征;依据消费特征和HCO算法建立预测校园内各消费点实时消费人数及工作人员分配模型。通过ARIMA模型预测消费特征,建立校园卡防盗刷模型和“余额–转账”模型,并进一步通过支持向量机和Apirori算法建立贫困生助学金、贷款项目审核分发模型。充分利用校园卡消费大数据,通过数学技术系统全面分析,构建各种为经济、安全服务的数学模型,提高了学生的生活质量并且产生一定的经济效益。
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