智慧校园学生数据画像生成方式探究

符龙生

摘要：近些年，大数据技术在我国逐步得到发展，并被社会的各个领域所应用，因此数据的价值深受关注。以海南经贸职业技术学院为例，学校在授课过程中，会生成许多有关学生的数据，因此，我们需要更多地考虑如何将这些数据升值为有利资源，为学生及学校相关部门所用。由此，本文基于Hadoop大数据平台，对学生画像存在的价值以及系统设计和研究思路进行了详细分析，希望可以为相关研究人员提供参考。

关键词：智慧校园;Hadoop;学生画像;方式研究

中图分类号：TP311      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）20-0034-02

大数据技术具有低成本，高速度以及能够大规模利用数据价值的特点，可以有效促进社会各个领域的发展。现如今，各大学的数字化和计算机化建设基本上都已得到了完成，并且日趋智能化。随之而来的各类数据也越来越多，这也包括海南经贸职业技术学院，学生在校期间生成了大量的数据群，例如消费数据、学业成绩数据、图书查看数据等各方面的数据，从各种角度进行研究，以了解学生的行为和喜好，为学生进行画像以帮助学生全面客观地了解自己，同时也有利于学生管理部门精确管理并帮助学生提高教育水平。

1 什么是Hadoop技术

在大数据时代，无论是传统的计算，还是传统的数据存储，都已经不能跟上現代化的脚步。 Hadoop的逐步发展及完善，和Spark技术的问世，有效解决了大数据所面临的各种问题。 Hadoop可以说是一个统一的分布式计算，专门用于处理规模较大的数据，通过自动并行处理提供的MapReduce，自然可伸缩性，简单的实现和强大的容错能力等。提供分布式并行计算。它具有数据提取，转换和加载以及离线数据处理的优势。此外，Hadoop还与Sqoop，Flum和其他工具兼容。Sqoop是一种数据迁移工具，用于在MySQL与现有关系数据库（例如Oracle，HDFS和Hbase）之间导入和导出数据。Flum提供高可用性和可靠的解决方案。它是一个用于大规模日志收集，聚合和传输的分布式系统，可以执行大规模流数据的分布式收集[1]。

2 学生画像所存在的价值

1）可以使数据中存在的孤岛问题得到改善，促进信息的流通性。 大数据人物画像需要从学校的多个部门检索学生数据，以保证建模的结果是准确有效的，并允许在不同部门之间可以共享数据。

2）信息技术的合理应用，可以有效提升管理水平。通过充分利用学生模型，现代教育系统来进行计算机化，使教育决策更具有科学性，从而实现教育机构的高水平管理。

3）探索基于学生画像的新教学模式，对现有的教育体系进行创新及优化，可以有效提升教学质量;

4）通过对学生画像结果进行分析，可以捕捉学生独特的人格特质，对学生进行准确的指导和帮助，并制定精确的实施策略，已达到对学生进行科学、有效、精确的管理工作。

3 学生画像的系统设计

3.1 学生画像系统功能需求

可以通过网络从网页访问大数据驱动的学生画像系统。该体系划分为三个步骤：1）客户端;2）服务器; 3）数据库模式。如图1行为画像构建步骤所示，学生在进入系统后，就会进行身份识别，对学生的各种数据进行总结和读取，最终对学生的日常生活、学习成绩等数据构建成不同时间段的报表，并为学生提供相应的指导和建议，就比如说，学生去图书馆借书，假如特别频繁借书就会对学生进行奖励或表扬，假如在学习或者阅览等方面特别懒惰，就会对学生进行批评或者是提供相关好的建议。并反馈给辅导员或学生个人，进行谈话戒备。通过该系统，我们希望为学生提供一个学生画像系统，该系统集成了学术统计信息、信息请求和年终摘要[2]。

3.2 学生画像系统数据需求

程序数据十分重要，可以说是系统的心脏。想要对个人信息进行及时准确的处理与分析，那么系统就需要大量数据来完成和归纳个人信息，例如消费统计和分析，学校成绩等。数据分为学生的生活中的基本数据、学生在平时学习中的表现所产生的数据等。数据通常都是以Excel表或csv文件进行展现，之后纳入数据库。数据总长度需要设置为100，以避免数据库存储异常。在进行数据采集过程中，会有一些异常的数据产生，例如一些不完整或是不准确的数据，这些数据有一个统一的名称（脏数据）。对于脏数据，我们可以采取在分析数据之前先清理数据的方法。操作时，所有数据源都需要进行格式化转换。数据清理十分重要，是必不可少的环节，结果的质量与模式效果和最终结论直接相关。在实际操作中，数据清理通常占扫描过程工作量的50%到80%，因此它也是运行整个配置文件系统的关键链接，在格式设置上需要谨慎[3]。

3.3 学生画像系统设计原理

1）需要遵循简单的原理

在进行数据处理过程中，也需要以简单原理为基础。这样在获取有用数据时，可以有效控制数据群的大小，提升数据质量。在实际工作中，您可以选择特定的分析数据和适当的处理方法来执行简单、有效的工作。

2）确保清晰明了的原理

所有事物的分析，都会有其结论产生。其结论必须清晰明了。假如在结论没有明确的状况下，这时所讲的分析并不成立，也不具备任何意义，因为必须在进行分析之前需要对该结论进行寻找和验证。

3）数据要具有可靠性

良好的分析应基于可靠的数据源。 实际上，在许多情况下，数据收集会花费更长的时间，包括计划和定义数据，调整数据报告以及允许开发人员正确提取或进行数据设置。在对良好数据进行分析只有一个目的，那就是寻求正确答案，所以所采集数据的精确性是其基础，否则的话，就会适得其反。

4）报告进行图标体现

应尽可能使用图表体现数据。采用图表来替换大量堆叠的数字，使用户可以更生动、直接地面对所存在的弊端或者是做出的结论。另外，图标虽然有很多好处，但是也不能过度使用。因为人在面对大量图表示容易感到困惑。