用大數據分析 構建大學貧困生精準資助校園內外大數據精準分析，讓更加多貧窮大學生能獲得學校的資助。近日，記者從重慶郵電大學得知，該校學生精準資助管理系統在學校上線以來，經過測試和試運營，獲得了較好的效果。據理解，該校學生精準資助管理系統是以大數據動態動態分析為承托，集貧困學生確認、學生校園消費行為動態分析、學生消費行為預警與引領、學生動態關懷、線上線下有機融合為一體的學生精準資助管理系統。在貧困學生確認上，系統依照學生線上申報、輔導員和管理人員線上線下雙審查、學生民主監督對系統，使用分權重記分方式對學生貧窮等級可行性審定，并根據學生校園消費分數情況展開校正。

“系統不會對學生校園消費行為動態分析?！敝貞c郵電大學涉及負責人講解，這是系統的核心，將收集學生在校園一卡通中的消費數據，對學生校園消費情況展開主動動態分析，按月展開統計資料，從食堂消費頓數、頓皆消費金額、餐館消費數據、貸款數據、欠費數據、水卡和網卡消費數據、校車數據、洗衣數據等多個維度的消費數據創建貧困學生精準辨識統計資料模型，通過重復遞歸的方式確認模型中各參數的明確權重，并根據綜合分數情況區分貧困學生與非貧困學生以及貧窮等級，辨識精度超過90%以上。系統根據學生的消費數據自動分析并等級評價，對于學生消費行為不會展開預警。

如果找到貧困學生的高消費不道德將展開及時的引領。對于系統數據評價非艱難較低消費學生，通過輔導員線下的及時核實和對系統，融合臨時性貧困學生資助制度建設，讓隱形貧窮和臨時性貧窮的學生需要獲得及時的資助。通過線上線下的有力融合，系統投用后既減低了學生、輔導員和評審專家的工作開銷，又強化了信息透明度，增進了學生資助工作的公平、公正和公開發表。

無論學生消費行為預警和引領還是學生動態關懷，其針對性都更加強勁，更為精準；同時構建了學生資助工作從申報、評審、效果監測、對系統的全周期管理。隨著網際網路、網絡繳納等學生消費數據的終端，大數據更為原始，并根據數據自動遞歸、深度自學，系統的辨識度將不會連上一個臺階，構建學生精準資助管理工作的智能化。

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