CRM系統:數據挖掘技術在高校學生CRM 中的應用*
摘要:本文對數據挖掘在高校學生CRM 的應用進行了初步探討,以決策樹為例,建立了學生發展狀況
分類評估模型,并且對模型的應用進行了分析。基于數據挖掘的智能學生分析系統對于促進分層次學生管理
的有效實施起著重要作用。
關鍵詞:高校學生CRM 數據挖掘決策樹方法學生發展狀況分類
中圖分類號:TP274 文獻標識碼:B 文章編號:1673-8454(2009)05-0083-03
近年來,隨著信息技術的普及,高校逐步建立了各種各
樣的學校信息管理系統以應對日常的管理需要。同時,隨著
高校的不斷擴招, 高校學生規模劇增和教育資源的有限性
都使得高校學生管理變得日趨復雜。因此,在高等教育中實
施學生客戶關系管理(CRM)有助于對龐大的學生群實施低
成本、有效的管理。另一方面,以往傳統的教務管理信息系
統主要是用來滿足信息查詢、統計匯總、成績管理、招生管
理、就業管理等基本教務管理需要。這些系統積累了海量的
學生管理信息數據,但是對這些數據沒有充分利用,出現了
所謂“數據爆炸,知識貧乏”等現象。這些系統、數據以及管
理思路為在高校實施分析型CRM 提供了一定基礎。
因此,本文采用數據挖掘中的決策樹方法,目的在于
發現學生發展的因素以及各種因素的關聯, 并對學生的
狀況分類評估,發現有價值的情況,幫助管理部門實施有
效的分層次學生管理。
一、高校學生CRM
CRM 是一種以客戶為中心的經營策略,它以信息技
術為手段,對相關業務功能重新設計,并對相關工作流程
進行重組,以達到留住老客戶、吸引新客戶、提高客戶利
潤貢獻度的目的。CRM 目的在于建立一個收集和分析客
戶數據的系統,使企業在客戶服務、市場競爭、銷售及服
務等方面形成彼此協調的關系實體, 旨在改善企業與客
戶之間的關系。
高校客戶是指接受高校所提供的無形產品(即教育)
的對象,主要包含在校學生和畢業離校學生,他們是教育
價值的最終體現者。企業CRM 和學校CRM 的性質不同,
但是追求的目標是相似的: 企業是為了爭取有價值的客
戶,而高校是為了吸引和培養優秀的學生,一切以學生的
發展和成才為目標,為社會創造社會效益和經濟效益。按
照CRM 的觀點,學校應該把學生看成是客戶,一切工作
為了學生, 培養學生, 學校只有實行有效的學生關系管
理,提高學校管理學生水平和滿足學生被培養的需要,提
高學校的競爭優勢,才能吸引更多的學生,實現更多的學
生價值。
二、數據挖掘在高校分析型CRM 中的應用
數據挖掘是從實際應用數據中提取隱含在其中的、
人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識的過
程。將數據挖掘技術運用在CRM 中就能在海量的客戶數
據庫中將看似沒有聯系的數據進行分析和處理, 提取出
有價值的客戶關系,并能對未來的發展趨勢和行為進行預
測,為企業提供戰略決策支持。[1] 數據挖掘在CRM 中的應
用有客戶細分分析、客戶識別分析、客戶保持和流失的分
析、客戶關聯需求的分析、交叉銷售和客戶貢獻分析等。
高校實施CRM 的目的,是可以從客戶數據分析中挖
掘客戶服務發展方向,基于數據挖掘的CRM 提供了一個
利用各種方式收集和分析客戶數據的智能系統, 可幫助
高校有效地制訂客戶發展策略,為客戶提供個性化服務,
并將極大地提高高校的決策效率和決策能力。
高校積累了學生的數據信息,為實施分析型CRM 提
供了可能。數據挖掘工具在高校分析型CRM 中的應用,
可以對學生信息分析和處理, 對客戶數據和客戶行為模
式進行挖掘,實行對學生的科學分類和評價,從而幫助管
理者實施針對性強的精細化管理。可以采用的數據挖掘
工具有:決策樹、關聯規則、基于案例的學習、神經網絡、
支持向量機、遺傳算法、統計分析等。
三、數據挖掘在高校分析型CRM 的實施過程
1.確定業務目標
目前,高校的不斷擴招使得高等教育已經從過去的
精英教育邁入平民教育。面對學生規模龐大與學校資源
有限的矛盾, 高校不可能對整個學生群實施一對一的培
養方式。為了達到高等教育培養精英的目的,非常有必要
按照CRM 的思想實行分層次的客戶管理,即對有價值的
學生實行重點客戶管理,從了解社會發展需要的角度出
發培養學生,使所培養的學生具備市場所要求的技能和
素質。分層并不是只關注少數學生而擯棄大多數學生。按
照對學生的各種考評記錄, 結合管理需要確定有價值學
生的標準,實施重點分層次的培養。[2] 將特定學生群劃分
成不同層級,摸清不同層級的需要,以便為他們提供個性
化的服務,在教育管理中實踐“因材施教”的思想。
2.數據準備
用于數據挖掘的學生信息存儲在學生(本科生和研
究生)信息數據庫中。該學生信息數據庫包含了學生入學
情況子庫、學生基本信息子庫、學生成績庫、學生科研子
庫、學生英語過級子庫、學生計算機過級子庫、學生獎勵
情況子庫、學生心理測評記錄子庫、學生參加社會實踐活
動(社團和社會實踐)情況庫、學生畢業與就業情況子庫、
學校的考評標準及各種評價管理標準等。
學生(本科生和研究生)入學情況子庫主要包括入學
的各門課程的成績和其他入學相關記錄情況。學生基本
信息子庫反映了學生基本檔案情況,包括學號、姓名、性
別、政治面貌、民族類別、身份證號、家庭地址、籍貫等。學
生成績庫主要包括學號、課程號、課程類別(學位課程、非
學位課)、學分、課程成績等。學生科研子庫包括學生參加
的科研項目與發表論文的情況等。學生英語過級子庫和
學生計算機過級子庫包括英語四六級和計算機等級考試
的成績。學生獎勵情況子庫包括學生各種獎勵的記錄。學
生心理測評記錄子庫包括入學、定期及畢業前的、采用網
絡或者書面的心理測評結果,包括個人基本心理檔案、心
理測評量表和測評結果、統計分析結果等。學生參加社會
實踐活動情況庫存放社團和社會實踐的主管單位對學生
的評價記錄、活動記錄和擔任職務等數據。學生畢業與就
業情況子庫記錄了學生畢業論文答辯及就業去向等情況。
上述的數據庫基本覆蓋了學生的所有情況, 有些子
庫是不變動或者很少變動的, 如入學子庫和基本信息子
庫,不是數據挖掘關心的重點;而有些數據頻繁變動的子
庫是本文實施數據挖掘關心的重點。對上述數據搜集和
整理,并從現有的可得的數據源進行抽取、轉換、裝載以
保證數據的準確性和一致性,為數據處理做準備。
3.數據分析與預處理
第一步,學生發展狀況設為模型因變量Y,根據學生
中期或者期末篩選考核情況將Y 分為三個等級:學生發
展差為1(處分、留級、降級、退學、無資格授予學位、心理
確診嚴重失常)、學生發展中等為2(通過中期考核及其
他非好、非差的學生)、學生發展好為3(國家或市級重大
綜合類別的獎勵、保送研究生、允許提前畢業)。
第二步,分析學生發展的影響因素,也就是確定模型
的輸入變量,這里重點說明決策樹的處理和建模流程。
學生的發展級別作為模型的輸出變量Y,這里確定
學生發展級別的影響因素為模型的輸入變量(自變量)
X={X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8,X9},分別為:入學平均成績、
心理健康程度、學位課平均成績、非學位課平均成績、科
研能力、社會實踐能力、獎勵情況、英語等級、計算機等級。
第三步,處理并獲得因變量的值,如:對連續變量進
行“離散化”處理,對缺失值用平均值進行處理。
對于入學成績,將排名的前三分之一歸為3,中間三
分之一歸為2,后三分之一歸為1。
對于學位課成績、非學位課成績處理的標準是:不及
格為1(平均成績<60),及格為2(60≤平均成績<70),中
等為3(70≤平均成績<80)、良好為4(80≤平均成績<90)、
優秀為5(90≤平均成績<100)。
心理健康程度一般是按照教育部頒布的大學生心理
健康測評要求進行,基于學生心理健康調查表的評價結果
一般分為三個類別:第一類是確診為有心理衛生問題的學
生,是指有嚴重神經癥并明顯影響生活學習的學生;第二
類是沒有嚴重心理衛生問題的學生, 他們存在一般心理
問題,如人際關系不協調、交往不適應等;第三類是沒有任
何心理衛生問題的學生;第一、二、三類分別對應1、2、3。[3]
科研能力、社會實踐能力、獎勵情況應該按照學院學
校的條文規定將每個條目折合成相應的分數進行累計,
累計的總分可以按照區間分成3 個級別,即:優良為3、
中等為2、差為1。例如:科研能力一般包括主持參加項目
和發表論文,國家級、省級項目對應的分值有所不同,不
同級別的論文對應的分值也有所不同,每個項目或者論文
按照規定折合分值累計得到總分,一般將沒有項目論文歸
為1,某個分值以上和以下分別歸為優良和中等。類似的,
社會實踐能力、獎勵情況也將得到的總分變成相應級別。
英語等級和計算機等級按照下面標準折合成相應級
別:小于60 分為差(1),大于等于60 且小于85 分為中等
(2),大于等于85 分為優良(3)。
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