【《大学生生活维度分析管理一体化平台的设计》11000字（论文）】

大学生生活维度分析管理一体化平台的设计目录摘要 I摘要摘要:由于经济的快速发展和物质世界的逐渐推移，人们的消费条件发生了巨大变化。随着大学信息结构的不断深化，多合一校园卡系统应运而生，并应用于校园管理的各个领域。在系统运行期间，将学生在校期间生活轨迹生成大量数据，并将其作为数据存储在数据库中。它为大学生生活维度分析管理一体化平台的数据挖掘提供了一个很好的数据基础。此数据中隐藏了许多重要特征，越来越多的教育者正在寻找识别数据之间的关系和潜在影响，并提供校园管理服务。本课题主要任务是通过Python开发环境设计一个学生生活行为模型设计开发系统，通过一卡通收集学生、消费、进出等信息，对数据进行预处理，使用pandas、numpy、matplotlib等工具进行可视化分析，分析学生就餐行为和消费行为，为食堂的运营以及助学金的评定提供参考。最后通过学生消费总额、消费次数和性别，使用K-means方法进行聚类，分析学生群体的消费特点。本文首先介绍了研究的背景，重要性和主要发展工作，其次是与系统设计开发应用相关的技术介绍，然后是对系统进行可行性分析、功能需求分析、系统性能和环境分析。紧接着是系统设计与实现，包括系统的大体框架和流程设计等，最后是对大学生生活维度分析管理一体化系统进行测试。系统实现可以帮决策者寻找数据之间的规律，全面地分析数据信息之间隐含的内在联系，进一步科学合理地管理数据，为用户决策提供帮助。关键词:学生；Python；数据挖掘；行为分析概述研究背景及意义随着信息技术的飞速发展以及大学智能化和计算机化的不断发展，大学越来越重视智能校园的建设。作为智能校园的重要组成部分，多合一校园卡系统已被广泛使用并执行重要功能，大学也利用其强大的功能替代了各种消费以及身份证明。将数字技术与综合聚合支付、多介质身份识别、移动服务、自助服务等相结合，实现了高校生活与系统的跨界融合，大大提高了各个部门的管理效率，突破了传统的模式实现了质的飞跃。多合一校园卡应用存储程序数据可提供有关在另一个维度上学生在校生活和学习的轨迹。而大学生生活维度分析管理一体化平台就可以依靠多合一校园卡收集数据，进而可以对此类数据进行高效且全面的分析，以实现最终的学校平台可视化和数据管理。该平台提供调查数据以分析学生的行为，能够帮助学校认识理解到学生在校期间各个维度上面的生活状况，也能够帮助学校对有关部门对一些特殊学生特别关注和关照，并为优化资源配置和科学决策提供参考意见。大学生生活管理一体化平台的多种功能不仅可以实现数据资源的集成和共享，还可以提高大学的管理水平，并进一步促进大学计算机化建设的进程。以往的校园管理部门之间缺乏及时的沟通和紧密合作，阻碍了正常工作计划和流程的沟通，从而导致了信息集成和管理性能的落后。但是，随着多合一校园卡的出现和应用，这种现象已经慢慢改变。在不同维度上呈现出使用者的行为和习惯。利用专业工具收集校园卡使用过程中的所有数据，对其进行清洗重组形成数据库，再通过大学生生活分析管理一体化平台，可以分析各类数据，例如消费记录，图书馆入场记录，在线支付记录等。此数据可能一定程度上反映了用户行为的某些差异，并且分析由不同行为产生的行为结果，对于协助管理层做出决策非常重要。因此，大学生生活分析管理一体化平台在实践中很重要。本文选取了学校“一卡通”中学生一个月的相关数据，括消费用卡情况、早中晚用卡情况、消费地点、消费金额、进出入情况等，分析学生在校的这些行为，有助于大学生生活维度分析管理一体化平台系统中的运行管理部门做出实质性的改变，它提供数据支持以扩展系统功能并创建其他功能。对于食堂餐厅，可以了解学生喜欢的消费地点和时间；对于日后的校园管理工作，可以依据分析结果研究出更适合本校学生的管理创新方案。对于学校办公室，可以跟踪学生的支出以及学生进出图书馆的次数，并为学生提供奖助学金的客观依据。以此促进高校信息化建设的先进性，驱动高校学生生活分析管理建设的发展。研究现状数据挖掘技术主要功能是从信息系统数据库中提取和转换大量业务数据，分析数据。国内数据挖掘技术起步较晚，1997年之后很多单位包括高校都开始有目的地进行数据挖掘的研究，目前有很多人将校园一卡通系统作为原数据，利用数据挖掘技术对海量数据进行高质量提取、集合和分析，为高校深层次发展提供有用的参考意见。国内使用校园一卡通系统的高校越来越多，但是把一卡通系统里的数据转化成对学校具有实质性的帮助还是要从分析管理系统的出现说起。陈锋（2013）利用数据挖掘技术对一卡通系统里有关学生消费行为数据的分析，得出食堂用餐高峰以及节假日用餐情况等。刘宝旨（2011）研究了多维数据模型在一卡通系统数据分析的应用，设计出模型结构，为一卡通数据分析提供了理论依据。但是现阶段来看，数据挖掘技术并没有被研究的很透彻，很多地方还尚未探寻到，操作技术也不够熟练，本课题研究的大学生生活维度分析管理系统依靠校园卡的系统为基础，挖掘校园一卡通系统里数据之间的内部规律和联系，通过数据分析得出的结果，观察学生行为的变化特征，并以可视化的形式展示出来，推进高校学生分析管理更深层次的智能化发展进程。本课题主要工作本文首先阐述了研究课题的背景意义以及发展现状，其次介绍系统开发设计要用到的相关技术，然后对系统进行可行性分析、需求分析以及性能分析，紧接着分模块进行功能设计和系统实现。本文章主要是通过Python开发设计大学生生活维度分析管理一体化的系统，依靠多合一校园卡收集学生、消费、进出等信息，对数据进行预处理，使用pandas、numpy、matplotlib等工具进行可视化分析，分析学生就餐行为和消费行为，为食堂的运营以及助学金的评定提供参考。最后通过学生消费总额、消费次数和性别，使用K-means方法进行聚类算法分析，得出学生群体的内部生活维度的特点和规律，为学校提供有效的数据依据。最后，对数据进行集成并测试系统功能。相关技术简介Python简介Python是一种系统化且功能强大的面向对象的编程语言，类似于Perl，Ruby，Scheme或Java。也逐渐越来越多地用于处理系统管理和Web编程的过程中。Python专注于解决问题，而不是语言本身的语法或结构。Python优点：1.简单易学：Python是一种表达简单性概念的语言。Python伪代码的性质是其本身的最大优势之一。这能够让人将精力放在解决问题的这个过程中，而不是去单纯死板地理解语言的语法和结构。以及Python语法简单，代码结构简洁，容易学习。2.开源且免费：Python是Free/LibreandOpenSourceSoftware之一。简而言之，你可以自由分发此软件的副本，阅读其源代码，进行更改并在新的免费软件中使用其中的一些内容。3.可移植性：由于Python的开源特性，Python已被移植到许多平台。只要你不要使用与系统特性相关的功能，所有Python程序都可以在以下平台之一上运行而无需修改。这些平台包括：Windows、Linux、OS/2等等。4.强大的标准库：Python有非常多的库，而且是跨平台的，对系统的兼容性很好。5.面向对象：objectorientedprogramming将对象视为程序的基本单元，对象包含数据和数据操作功能。随着面向对象编程的出现，提高了编程的可重用性。面向对象的程序设计使程序的维护和扩展更加容易，并且可以显着提高程序开发的效率。此外，面向对象的编程使团队开发更容易，因为用户可以更轻松地理解代码的逻辑。6.可扩展性：如果需要快速执行部分键控代码，或者不想公开某些算法，则可以用C或C++编写部分程序，然后在Python程序中使用它。数据挖掘简介数据挖掘通常是指通过算法检索隐藏在大量数据中的信息的过程。数据挖掘通常与计算相关联，并通过许多方法来实现上述目标，例如统计，在线分析和处理，信息检索，机器学习，专家系统和模式识别。应用领域包括统计、情报检索和模式识别等，相关领域包括人工智能、数据分析和数据库。数据挖掘是一个迭代的验证过程，其中包括许多相互关联的步骤。数据的准备阶段首先要明确自己的目的，只有我们清楚任务目标后，才能了解要收集的数据类型，如何收集数据，要分析什么样的数据，以及如何清理数据等等。在数据挖掘阶段，利用多种算法从各个角度挖掘数据。分析和应用结果的步骤是准确的。在此步骤中，可以从多种模型中来进行选择，以找到最适合的模型。在大多数情况下，在整个过程中，此阶段花费的时间和精力很少。数据挖掘方法：1.分类分析：分类包括查找类别的概念性描述，该类别表示该数据类型的汇总信息，使用类别含义及其描述来构建由规则或决策树表示的模型。2.回归分析：主要研究方向包括数据集的特征，数据集的预测以及数据之间的相关性。3.聚类分析方法：聚类是根据数据的相似性将数据合成为几类，同一类别中的数据彼此相似最大，不同类别中的数据相似性最小。它可用于分类客户群，分析客户历史记录，预测客户购买趋势，市场细分等。根据客户分类的两个方面，“具有尽可能相似的行为特征的客户”和“各个级别的客户具有尽可能大的行为特征”，将实现准确率更高的客户分类。4.关联规则分析法：数据关联的目的是找到隐藏在数据库中的相关网络。5.异常值检测：如果离群值是由数据本身的波动引起的，则对其进行分析可以发现隐藏的，更深的，潜在的和有价值的信息。NumPy简介NumPy系统是一个Python的包。它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库，也是用于科学计算和高性能数据分析的基本软件包。Numpy将Python变成了一个免费且功能强大的Matlab系统。聚类简介聚类就是基于数据内在相似性将许多未知标签数据集划分为多个类别，使得类别之内的数据的相似性较高，而类别间的数据相似度较低。在数据挖掘算法中，聚类分析算是应用比较广泛的一种。聚类分析是在没有训练目标的状况下，将庞大且未知的样本数据进行归类分析，总结出更多与之相关的内部规律。K-Means特点：1.算法本身很容易让使用者理解，运行效率很高。2.处理大容量数据时，与其他算法相比，K-means算法时间复杂度较低，数据处理效率较高。3.算法的可解释性比较强，聚类效果较好。4.主要需要调参的参数仅仅是簇数k。K-Means算法流程图：图2-1K-Means算法流程图Pandas简介Pandas是一组功能强大的结构化数据分析工具，创建该工具是为了解决数据分析任务,同时也是一个开源项目。它的使用基于Numpy。Pandas将许多库集成到几个标准数据模型中，以提供有效处理大量数据所需的工具。Pandas提供了许多功能和方法，它用于数据挖掘和数据分析，还提供数据清理功能。与Numpy不同，Pandas具有几种称为Series和DataFrame的数据结构。从科学计算的角度来看，Numpy是一个优势，但是从数据处理的角度来看，DataFrame甚至更好。实际上，DataFrame已经涵盖了一些数据操作，在数据挖掘中，工作可以大致分为数据读取，清理分析和结果显示建模。首先，让我们谈谈读取数据。Pandas提供了强大的IO阅读器，包括CSV格式，Excel文件，数据库等都非常容易读取。下一步是清理数据。对于数据集，最常见的情况是缺少值。Pandas把各种类型数据类型的缺失值统一称为NaN，Pandas提供许多方便快捷的方法来处理这些缺失值NaN。最重要阶段是结果展示分析建模，Pandas数据自动清晰对齐的功能，正确对齐带有一系列标签的新对象，借助此功能，Pandas可以轻松拆分记录重组过程。

系统分析对于大学生生活维度分析管理一体化平台系统的设计，通过与客户沟通获取有用信息，再将分析之后的信息以规范化的形式展现给用户。在系统设计发展过程中，需求分析的重要性早已为人们所忽略。大学生生活维度分析管理系统的系统分析可分为三个方面：可行性分析、功能需求分析和系统性能分析。明确高校系统使用者的目的要求，多维度全方面地分析使用者的需求信息以及我们系统所能达到的最优程度和有待加强改善的地方。如果脱离或偏离系统维度轨迹，将导致整个系统要重新整改，也会很大程度上浪费人力和物力资源也会耽误整个系统的进展，所以一定要与用户进行沟通交流，及时准确地获取使用者需求信息，不能将相同类型的项目直接复制更改，每位用户的需求都是独一无二的，要为系统做出科学合理的相关开发思路和设计线路。从软件工程的角度来看，设计系统中最重要的步骤是对系统需求进行分析这一过程，可以通过相关研究来提取详细的用户需求。只有进行了相应的需求分析并确定了系统目标后，才能继续进行进一步的开发和设计工作。可行性分析可行性分析也就是研究所设计系统的是否可行。为了确定所设计系统是否可行，开发人员应该研究市场，并在不同的研究水平上全面分析该系统的开发是否可行。大学生生活维度分析管理一体化系统主要从三个方面进行分析：技术的可行性、经济的可行性和社会的可行性。3.1.1技术可行性系统通过Python开发环境设计一款学生生活行为模型设计开发系统即大学生生活维度分析管理一体化平台，利用人工智能、移动互联、物联网等先进技术为依托的多合一校园卡，以服务学校管理、服务教师学生为核心，推进高校学生在校行为分析的研究发展，通过一卡通收集学生、消费、进出等信息，对数据进行预处理，使用pandas、numpy、matplotlib等工具进行可视化分析，分析学生就餐行为和消费行为，为食堂的运营以及助学金的评定提供参考。最后通过学生消费总额、消费次数和性别，使用K-means方法进行聚类，分析学生群体的消费特点。让大学生生活维度分析管理一体化平台系统成为支撑和辅助智能高效校园管理决策的优良工具，提升师生体验和高校信息化水平。综上所述，系统在技术上是可行的。3.1.2经济可行性研发系统的主要目标是查看该项目是否对开发人员带来效益。简而言之，就是不能收益低于成本。大学生生活维度分析管理系统的设计研发不需要大规模的硬件设备，运用的软件部分也都是免费使用的，只需要一台电脑，还有一些Python等相关技术的帮助支持。目前来说涉及不到系统的维护和人员的薪资问题，而收益是在所有项目实施后可以节省下来的那一部分。大学生生活维度分析管理系统的主要功能是对学生校园消费等行为数据信息进行收集、归类、分析。系统整个体系相对来说很小，又加上有一卡通的功能辅助，所以投入的成本较低。综上所述，系统在经济上是可行的。3.1.3操作可行性大学生生活维度分析管理系统以校园卡为依托，校园卡里存储了大量学生的数据，这些数据都有专业技术做支撑确保安全性，可以便捷有效地为系统提供相应的数据。其次在系统开发之前，都有对市场进行调研，并且也要对信息进行详细的分析，此系统所涉及到的软件都是合法的且都能在独立环境中运行，没有盗版和假冒以及窃国内外产品的问题。最后系统的开发功能简单易懂，很好操作，目标服务群体只需要根据自己的需求在电脑页面搜索即可。综上所述，系统在操作上是可行的。系统需求分析在系统设计开发过程中，了解目标服务群体的真实需求在其中起到至关重要的作用，明确目标服务群体希望得到解决的问题，要认识到系统的主要方向、功能以及研究范围。大学生生活维度分析管理系统一方面让学校全面及时地获取学生在校生活轨迹数据，分析轨迹数据来了解他们在校的真实生活状况，通过分析他们的在校生活数据为学校提供可靠的依据制定与目标服务对象需求相符合的决策。另一方面，为了照顾到学校中家庭条件相对差，有针对性地进行贫困生补助，但是我们通常都会通过找同班同学谈话了解家庭有困难的同学，又或者是很多家庭条件不好的同学碍于自尊心，不愿意表达自己的难处，再或者是一些同学贪图助学金，造假家庭情况。这些情况都可能导致真正的贫困生得不到国家的资助。3.2.1功能性需求分析本系统目标是设计一个大学生生活维度分析管理一体化平台的开发系统，主要功能需求包括以下方面：1.数据导入与预处理：将三份数据导入系统，进行缺失值和异常值的处理，将学生个人信息和消费记录进行关联，将学生个人信息和门禁进出记录进行关联。2.食堂就餐行为分析：绘制各食堂就餐人次的占比饼图，分析学生早中晚餐的就餐地点。绘制工作日和非工作日食堂就餐时间曲线图，分析食堂早中晚餐的就餐峰值。根据上述分析的结果，为食堂的运营提供建议。3.学生生活行为分析：根据学生的整体校园消费数据，计算本月人均刷卡频次和人均消费额，并选择三个专业，分析不同专业间不同性别学生群体的消费特点。根据学生的整体校园消费行为，选择消费总额、性别等特征,构建K-means聚类模型，分析每一类学生群体的消费特点。通过对低消费学生群体的行为进行分析,能为学校助学金评定提供参考。3.2.2非功能性需求此系统开发时要考虑到使用者即学校教务操作员的水平，这个系统对于他们来说是全新的，但我们要保证操作步骤的简单性以及便捷性，大体熟知流程后就可以独立完成分析，那些复杂的算法就在研发过程中完成就好。当然也要让系统界面风格统一并且做到简洁大方，给人清楚明了的感觉，也会给使用者带来良好的体验感。其次，我们也要多层对数据进行加密处理，保证校园卡里的数据的安全性，绝对不能泄露出去，为学校提供安全的操作运行环境，当系统因为各种原因导致瘫痪无法运行，也要及时采取措施修复缺口保障系统正常运作。再次还要注意用户权限问题，要有严格的权限管理制度，严禁越权行为的发生。最后还包括了使用者在完成操作后，系统根据数据分析的处理结果要有速度作为前提，将搜索结果准确快速地反馈呈现到使用者面前。系统性能分析多合一校园卡与大学生生活维度分析管理一体化平台相对接，系统里含有大量学生个人信息以及行动轨迹，应当优化数据库的储存信息，完善数据库备份与恢复管理制度，增强数据信息的安全性和保密性，保障数据信息间顺利流畅的对接。由于系统涉及到的数据比较庞大，所以说要加强校园网络建设和维护网络安全的同时，选择稳定的系统软件进行设计开发，为系统提供安全稳定的网络环境，进而也提高了此系统的运行速度和网络状态的稳定性。还需要用户身份的合法性，杜绝越权操作行为的发生。大学生生活维度分析管理一体化平台的设计是为了分析学生在校行为差异来提升高校管理效率服务水平，促进学校与教师进一步了解学生，为学校优化资源配置和科学角色提供重要的参考依据。所以系统应当尽可能的符合使用者的操作习惯，系统的各个模块也要与校园卡导入的数据相吻合，真正意义上为学校带来诸多便利。同时还应该考虑到不同用户的计算机水平，设计系统时注重易用性，使用户都能够使用的得心应手。设计的大学生生活维度分析管理一体化平台是以当前需求为目标的，如若之后用户要求添加新模块或者删除无用模块又或者更新各个模块功能，这就要考虑到系统的扩展性，可否在不影响系统本身架构的基础上做到这些新增需求。系统设计与实现设计目标及原则系统设计以用户实际需求为前提，在遵循原则性的基础上明确设计的目标，从而进行校园一卡通系统里的数据获取，集合和分析，来满足他们对系统功能性和非功能性需求，大大提升用户的体验感。大学生生活维度分析管理一体化平台的设计基于学生在校各个生活维度的行为数据获取与分析，来提升高校现代化管理进程。最终目的就是通过分析学生行为差异发掘学生隐藏的生活规律信息来服务高校，对于及时发现特殊学生的特殊行为和更新完善传统型的学生管理模式有着深刻意义。依据既定目标设计此系统，利用信息技术将获取的数据分为几个模块，确保数据的准确性和时效性，再利用数据挖掘技术将有价值的信息以可视化的方式呈现给使用者，这也从另一角度说明了数据挖掘在此系统数据分析过程中无可替代的作用。在整个系统的设计中，系统必须满足以下原则要求:1.安全稳定性为了学生生活维度分析管理系统和校园卡系统的敏感隐私数据，需要保证庞大数据量的安全性，学校应该建立安全稳定的网络管理机制，采用防火墙过滤垃圾信息，防止不必要的恶意的干扰，系统的正常运行都离不开安全可靠的网络架构和服务器。还要考虑权限划分的问题，防止用户恶意请求访问系统。基于校园卡系统数据的安全性，也保护了学生生活维度分析管理系统的安全性。2.易用性作为用户授权的一部分，所有关联的业务流程操作或对所有关联信息的访问都可以在统一风格的用户界面中执行，这极大地提高了工作效率和用户易用性。3.扩展性目前学生生活维度分析管理一体化模块还不健全，随着用户需求的不断变化，系统不可避免的会涉及到业务的更新和扩展，这就要求在设计之初就考虑良好的可扩展性方案。也避免日后因为新增功能需求的调整而导致整个系统无法使用，要保证各个功能模块间能在独立环境中运行又相互联系。整体框架系统整体框架结构如下图4-1所示。图4-1系统整体框架结构系统包括数据导入与预处理、食堂就餐行为分析、学生消费行为分析三大功能模块：1.数据导入与预处理：学生生活分析系统的原数据来源于校园一卡通系统，获取并导入到数据后就要开始数据预处理，而系统的数据预处理过程就是将高质量的数据提取出来，为数据挖掘的后续步骤打下基础。2.食堂就餐行为分析：通过对食堂就餐情况数据的分析，可以得出学生早午晚餐的就餐比例和就餐情况，工作日和非工作日的早中晚餐的高峰值，可以为食堂备菜数量和备菜时间提供客观的参考性意见。3.学生消费行为分析：通过对学生消费数据的分析，了解学生在校消费习惯，使用算法将学生分为了：高消费群体、中等消费群体和低消费群体。也能看出男女生的月均消费水平的差异和整体的消费水平，为学校助学金的评定提供了事实性的参考依据。系统流程设计大学生生活维度分析管理一体化平台的设计开发，首先根据用户需求进行分析，进而对系统进行总体的设计路线规划，设计系统功能模块，数据库的选择、代码的编写、调试等，本系统的开发流程如图4-2所示。图4-2系统开发流程图用户的需求是系统设计的开端，给系统的设计开发指引了思路和方向，先对系统进行模块的详细划分，再逐个模块根据用户需求设计功能。此系统就分为了三个模块：数据导入与预处理、食堂就餐行为分析以及学生生活行为分析。再通过环境、功能和性能的测试来优化系统功能，缩减使用者即目标服务群体的检索时间长度，提高系统工作效率。系统实现4.4.1数据导入与预处理使用pandas、numpy等工具将附件中的datal.csv、data2.csv.data3.csv三份文件加载到分析环境，探查数据质量并进行缺失值和异常值等方面的必要处理。将datal.csv中的学生个人信息与data2.csv中的消费记录建立关联，将datal.csv中的学生个人信息与data3.csv中的门禁进出记录建立关联。4.4.2食堂就餐行为分析使用matplotlib绘制各食堂就餐人次的占比饼图，如图4-3所示。由图可以看出中午就餐的人数最多，晚上就餐人数最少。早餐就餐主要集中在第二和第五食堂，午餐和晚餐的就餐在五个餐厅的比例相对平均。图4-3学生早中晚餐的就餐比例图绘制工作日和非工作日食堂就餐时间曲线图，如图4-4所示。由图中看出，工作日的时候，7点、11点、18点左右为用餐的高峰，符合学生早餐、午餐及晚餐的习惯。休息日的时候，8点、11点、18点左右为用餐高峰，由于休息日不上课，学生早晨起的较晚，早饭时间相对延后，符合规律。图4-4食堂早中晚餐的就餐峰值图绘制校园各地消费排行和校园各地消费热度排行，如图4-5和4-6所示。由图可见，校园消费总额前三名为：第四食堂，第二食堂和第五食堂，校内人流量前三名为：第二食堂，第一食堂和第三食堂。图4-5校园各地消费排行图图4-6校园各地消费热度排行图通过上面各食堂的用餐人数以及工作日和休息日的用餐高峰，为食堂提出以下建议：1第二食堂的饭菜备用量要准备多一些，第一食堂的饭菜备用量准备少一些。其余食堂按平均值准备。2工作日早餐按7点准备，休息日早餐按8点准备，午餐和晚餐工作日和节假日相同，按11点和18点准备。4.4.3学生消费行为分析根据学生的整体校园消费数据，可以看出基于性别分类的月人均刷卡消费额，效果如图4-7所示。由图可见，女生人均刷卡消费额高于男生。图4-7人均刷卡消费额根据学生的整体校园消费数据，计算本月人均刷卡消费额，效果如图4-8所示。由图可以看出，人均月消费80次，日均2.7次，说明有部分学生不吃早餐或者午餐又或者晚餐；超过25%的人校内月消费总额不足200元，超过50%的人校内月消费总额不足300元，超过75%的人校内月消费总额不足500元，说明校园内物价较低或者是学生校外就餐过多。反之，也能看出个体月消费总额最大值为10851.9元，属于高消费群体。图4-8学生消费情况图表通过对各个水平的消费群体学生群体的行为进行分析，可以看出低消费群体学生消费金额较低以及消费频率较低，说明家庭条件较为贫困，学校助学金评定可以适当向其倾斜。在性别的选择上，选择标准可以适当向男生放低一些，因为男生总消费金额低于女生。软件测试与分析系统开发的最后一步是测试系统，系统测试也是非常重要的一部分。测试的质量与产品的开发息息相关。测试人员应考虑不同的观点，包括用户，开发人员和管理员。通过测试尽可能地满足用户对软件质量，性能和实用性的要求。测试过程应遵循准确性，完整性和标准化的原则。该测试的主要目的是检查系统操作中的bug并调试,需要对整个系统负责。软件测试只能最大程度地降低bug出现的频率，从理论上讲，消除bug是不可能的，但是bug越少，系统发生bug的可能性就越小，并且用户这样做的便利性和安全性也就越高。系统测试有多种类型，通常分为功能测试，安全性测试，可用性测试，性能测试和兼容性测试。测试环境与测试条件性能测试的目的是验证实际操作环境中的系统性能，但同时也要确定不同的硬件配置是否是影响系统性能的主要因素。因此，测试环境应提供几种不同的测试环境，检查具有不同硬件配置的应用程序系统的性能，并分析具有不同配置的系统的测试结果，以获得最佳结果。处理器：因特尔酷睿处理器i5内存：16GB硬盘：512GB操作系统：Win7-10或windowsXP功能测试功能测试包括很多种，通常有五个方面，分别为：安全性、依从性、适用性、准确性以及可操作性行。本系统功能测试如表5-1所示：表5-1系统功能测试性能测试性能测试主要是通过模拟系统运行环境来测试系统性能是否满足客户的要求。性能测试的重要技术指标是:系统运行速度、系统响应时间。1.系统运行速度:系统在不同的电脑上运行，没有发现暂停或滞后现象。2.系统响应时间:系统响应时间主要包括三个方面:第一，系统最小响应时间;系统平均响应时间;