大数据分析实战案例2:高校大型活动就餐人数预测

原创 数据小兵  2018-10-09 15:01  阅读 736 次
视频课程《SPSS统计分析:从入门到案例实践》

近年来,西安交通大学管理学院赵玺教授团队在大数据行为分析与决策支持方面开展了深入研究。团队2016年起与西安市公安局、九索数据成立校政企联合项目组,在城市级别海量个体行为分析与预测领域取得一系列成果。今年项目组应中央电视台《机智过人》栏目邀请,参与该节目第二季的录制,接受预测某大学在校生就餐行为的挑战。挑战现场扣人心弦,最终团队依靠一系列创新的行为理论模型和精密的人工智能算法,准确预测出学生在毕业晚会当天到食堂就餐的实际人数,完成了“不可能完成”的任务,成功入选2018中国“智能先锋”。该期节目9月28日晚8点在央视综合频道播出后,引起强烈反响。

业务问题背景:

西北大学每年要为学生举办规模宏大的毕业生音乐晚会,参与人数可能多达数千人,学校三个校区总人数近3万人,到底有多少人会参加当天的毕业晚会,尤其是当天有多少学生会去学校食堂就餐这是一个有待挑战的问题。学校以往是通过各院系、职能部门、安保系统层层筛选申报参加晚会的人数,及预判可能到食堂用餐的人数,传统的方式耗时耗力。

现在分析的目标是,要通过大数据手段准确预测毕业晚会当天食堂用餐人数,要求误差不能超过100个人。

数据支持与获取:

学校人数:西北大学三个校区学生人数、总人数、毕业生人数等;

行为数据:学校一卡通流水记录,宿舍、图书馆门禁信息记录,学生洗澡打卡记录,学生乘坐校车的信息;

挑战的难点:

学生在食堂就餐是看心情,具有较大不确定性;

突发事件难以预判,例如用自己的饭卡请朋友们在学习食堂吃饭;

模型预测结果:

17:00-17:10食堂就餐人数预测值478人;

毕业晚会前食堂就餐总人数预测值3827人;

现场统计结果:

17:00-17:10食堂实际就餐人数498人;

毕业晚会前食堂就餐总人数预测值3734人;

预测误差=3827-3734=93人;

小九大数据构建的学生就餐行为模型,其预测能力达到要求,项目成功。

央视《机智过人》9月28日节目视频地址:

http://tv.cctv.com/2018/09/28/VIDEkJgb4UKWz072XACC6OlE180928.shtml

欢迎读者朋友观看。

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