随着校园数字化进程加速，学生卡作为身份认证与支付工具，其流量数据与消费记录成为分析行为模式的重要依据。本研究旨在探索学生移动轨迹与消费决策之间的潜在关联。
数据来源与方法
研究基于某高校2022年9月至2023年6月的匿名数据，涵盖：
- 食堂、超市等场所的消费记录
- 图书馆、教学楼的门禁流量
- 校园Wi-Fi接入热力图
采用时空聚类分析与多元回归模型进行数据处理。
流量移动趋势分析
数据显示以下显著特征：
- 早间7:30-8:30为教学楼流量高峰
- 午间消费峰值与图书馆离场时段高度重合
- 夜间超市消费与宿舍区Wi-Fi使用呈负相关
消费行为特征
| 场景 | 早餐 | 午餐 | 网购 |
|---|---|---|---|
| 比例 | 22.3 | 41.7 | 18.6 |
关联性分析
通过皮尔逊相关系数发现：
- 图书馆停留时长与咖啡消费正相关（r=0.63）
- 体育场馆访问频次与饮料消费显著相关
结论与建议
研究证实时空行为模式深刻影响消费选择，建议校园服务优化应注重：
- 动态调整高峰时段资源供给
- 建立跨场景的精准推荐系统
- 加强移动数据与消费服务的协同分析
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