随着学校数字化、信息化以及智慧校园建设的不断深入发展，教育行业的数据量日益庞大。数据仓库技术和数据挖掘分析技术在学校管理中扮演着越来越重要的角色。本研究以江苏工程职业技术学院为例，探讨了如何利用数据仓库技术集成分散在各信息系统中的学生行为数据，进而通过数据挖掘技术分析这些数据，构建高职学生行为分析模型。
数据挖掘是一种从大量数据中寻找模式和知识的过程。在教育领域，数据挖掘能够帮助教育工作者和决策者对学生的行为数据进行深入分析，从而更好地了解学生的学习行为和习惯。对于高职学生而言，这样的分析尤为重要，因为它可以帮助学生改善学习方法，同时为教师提供个性化教学的依据，使得教学更加高效，帮助管理层面更加精准地进行学生管理。
本研究首先明确了研究的数据范围，包括各类信息系统、教务系统、图书借阅、图书馆进出、课堂考勤、一卡通系统等相关数据。这些数据分散在各个系统中，为了进行有效分析，需要通过数据仓库技术将这些分散的数据集成至统一的数据仓库中。在此过程中，ETL（提取、转换、加载）技术扮演了至关重要的角色。ETL是数据仓库技术的核心，主要用于处理数据的抽取、转换和加载工作。本研究中，选择了Kettle开源ETL工具来执行这些任务。
在数据集中之后，学生行为数据主要包括两部分：一卡通系统及其附属系统中的日常消费数据，以及教务系统中的学生成绩数据。一卡通系统中的日常消费数据不仅包括交易金额，还包括交易时间、交易账户、POS机代码、事件类型等信息。这类数据能够反映学生的日常消费习惯和行为模式。而教务系统中的学生成绩数据包括了学生的成绩、补考、重修、课程基本信息等数据，它们则可以反映学生的学习行为和学业状况。
数据挖掘的目的是通过分析上述集成的数据，来识别和提取对决策有用的信息，从而构建出高职学生的行为分析模型。在这个模型中，聚类分析是一种常见的数据挖掘技术。聚类分析可以根据数据的相似性将数据分为多个簇，以发现数据中的自然分组。通过分析学生行为数据的聚类结果，可以识别出不同的学生行为模式，为后续的学习方法修正、教学方式调整、学生管理提供科学依据。
在实施数据挖掘的过程中，数据仓库不仅能够存储大量的数据，还能够为数据挖掘提供高效的数据访问和分析能力。通过数据仓库，可以对历史数据进行分析，以发现学生行为的长期趋势，并且可以对数据进行多次迭代分析，不断优化分析模型，提高分析的准确度。
数据挖掘与数据仓库技术的结合为高职学生行为分析提供了强大的技术支持。通过分析学生的行为数据，学校管理者和教师能够更加准确地了解学生的学习状态，调整教学方法和管理策略，从而提升教学质量和学生的学习效果。而对于学生而言，通过挖掘出的行为模式，他们可以更加主动地调整自己的学习方法，提高学习效率，最终实现个性化学习。这不仅为教育领域带来了新的发展机遇，也为未来教育模式的变革提供了可能。
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