图6 学生的总体上网信息统计

　　基于长期的摸索与实践，并结合数据仓库与数据挖掘技术，提出了学校特色的电子行为数据分析与决策模式。系统充分利用各个业务系统每天所沉淀的数十万条学生各类活动的海量电子行为数据，如校园卡消费数据、校园卡考勤数据、校园卡借书信息以及上网数据（包括上网地点、时间、时长、类型、金额等），构建主题数据仓库，形成CUBE，并生成诸如每月全校校园卡消费排行榜、学生上网时间排行榜等各类“排行榜”，根据实践经验设置一些临界值（阀值）且反复修正，一旦达到临近范围，系统自动发出警报（通过校园短信平台向相关管理人员发送短信或电子邮件等），实现学生异常行为预警。通过图5中所示排行榜，结合学校的作息时间和图6中学生的平均在线时长等去发现一些问题，如学生是否正常上课，是否已经网络成瘾等。我校学生宿舍供电和供网的时间一个月约为540小时，以排行前三的几个学生为例，均接近该总时长，基本可以判定这几位学生多数时间都在上网，这就需要学生管理者加以关注和重视，据此采取进行个性化谈话等方式，对学生加以正确有效的教育引导，防微杜渐。