基于數據挖掘技術對學生票相關業務的改進分析

周鵬程、張舒君

0 引言

鐵路客運在我國交通體系中占據重要地位，其運輸里程綜合規模均為世界之最。當下階段，信息化技術對于鐵路客運的運營效率有著舉足輕重的作用，12306 客票預訂系統已被乘客普遍認可和使用。如今，廣大民眾出行，已經習慣采用手機軟件預定車票，憑身份證刷卡進站完成乘車。與普通票相比，學生票的認證仍然依賴傳統的優惠磁卡，記錄身份信息和優惠信息。

1 現狀分析

目前，火車優惠卡，主要適用的對象包括普通大學、大專院校、中等專業、技工學校在內的在校學生，用于購買固定區間的優惠價火車票。火車票的優惠時段為寒暑假的固定時間段，每年四次。除去休學、退學、未注冊等特殊情況，在校生均可享受優惠。

學生票作為客票的一種類型，其購票過程也可在12306 上完成，但其信息采集過程仍然延續傳統的模式。雖然，集成電路芯片做成的磁卡穩定性高、體積小，防偽性能不錯；但是隨著鐵路運輸信息化的發展，該方法存在一些弊端，主要集中在兩個方面：第一，學校搜集學生信息需依賴人力，由各個部門分批次逐一搜集學生的身份信息、乘車區間信息，工作量較大。第二，核驗階段煩瑣，目前鐵路運輸已全面進行電子客票推廣，原先采用的取票模式與電子客票的推廣理念不符。因此，學生票的數據采集過程以及傳統的取票、檢票流程亟須進行流程變更和技術更新。

2 研究綜述

針對學生票的研究集中在學生票的預訂、網上訂票、學生群體訂票等方面。通過信息系統進行售票，該方案起源歐美，英國在20世紀70年底就提供了相關的信息系統對運輸客車的時刻進行管理，并提供車票預定、多類型車票發售等功能。德國的鐵路運輸系統也較早進入成熟運營階段，德國研發的車輛技術先進，由德國提供技術的鐵路運輸車輛遍布各國，其提供的訂票系統：Trains，也在世界各國被廣泛使用。我國則到21世紀才開始著力發展屬于中國的在線訂票系統，并在短短幾年取得較大進步。我國鐵路系統自推出12306 訂票軟件以來，購票服務效率得到極大提升，鐵路部門的相關服務種類也越來越豐富，12306 軟件本身則逐步完善功能，先后具備了候補選票、自助選座等功能，同時提供了多樣化的支付方式。2019年以來，鐵路部門開始推廣電子客票，乘客乘車不再依賴紙質車票，而是可以選擇通過手機端的二維碼或身份證，檢驗進站。針對我國售票系統的信息化發展，學者們對學生票的訂票方式、數據采集流程等也進行了進一步的研究。王慧晶通過運用啟發式算法，根據各種優化目標和限制條件構建自動分配學生票的數學模型，實現車站學生票預訂信息處理的整體最優。屈驍勇提出一種基于中國高等教育學生信息網，進行學生身份核驗的業務流程再造方案，以替代基于優惠磁卡進行學生身份核驗的業務流程。蔣曉濤提出取消現行的優惠卡，建議借助互聯網進行前置檢驗學生票優惠方案是否滿足，借助教育部學生信息網完成檢驗。此方法將不再依賴磁卡讀取器、磁卡等設備，大大縮減了成本支出[1]。

綜上，可以看出學生票的信息采集模式較為落后，其采集信息的流程對人力、成本等消耗較多。目前的研究雖然對學生票信息采集流程、核驗方式進行了探討，但對于信息采集具體模式開展還不夠深入。本文將基于數據挖掘技術，對學生票的信息采集過程以及學生票的購票業務優化進行研究[2]。

3 學生票業務數據平臺建設

為滿足學生票相關信息數據的采集，需有數據接口與12306 訂票系統中的個人身份信息進行補充和實時更新，方可滿足購票即核驗和出票。前文提到相關學者建議借助學信網進行信息核驗，但是學信網雖具備在校學生的基本信息，但學信網中的學生信息的更新并非實時完成，數據存在較大延遲，同時學生的乘車區間數據無法從學信網中獲取。因此，針對學生票的信息采集業務，可借助學生票業務數據平臺，依托互聯網獲取各個高校的相關數據，可從各個高校的教務系統等業務系統中獲取[3]。

學生票業務數據平臺，旨在建設一種高可用、高安全、高性能、易管理的公用技術支撐環境。借助學生票業務數據平臺中的數據中心的數據，可完成學生票的身份核驗前置，以達到目前學生票業務流程的優化。從學生票的信息來源單位出發，結合目前鐵路部門的購票信息系統做現狀分析及診斷，結合已有應用系統，規劃設計公用技術支撐環境，并基于一定的應用場景前瞻，部署合理的學生票業務數據平臺。一旦學生票業務數據平臺建成，就可完成學生票中的信息匯集，簡化原有流程，12306 訂票系統以及其他相關的業務系統產生的業務數據，將更具有價值[4]。

3.1 學生票業務數據平臺的部署原則

構建學生票業務數據平臺，應從數據安全、系統整合、災難備份為出發點，學生個人信息和乘車區間信息均為敏感信息，各個學校信息化建設程度也不同，基于此，可以以范本的形式對各個打算參與輸出數據的學校單位發出標準，具備數據安全條件的單位可接入數據處理中心。數據處理中心除了部署系統架構外，還需具備災難備份的功能，該備份中心可與原有12306 系統等信息化系統公用，以達最大化應用。學生票業務數據處理中心的設計架構，如圖1所示。

3.2 學生票相關數據的采集模式改進

數據采集方面，將不再由學校內各個部門統計表格。而是由學校的信息化系統生成初始信息，建議該業務系統數據源從各個學校的教務系統中獲取，因為教務系統內具備準確的學生個人信息以及學籍信息，這兩大信息是學生票業務的基礎數據。各學校的教務平臺，生成初始表格，于每年規定的時間提醒學生登錄確認學生票優惠信息，學生可對生成的信息發出變更申請，可由業務管理員進行審核，完成更新。學生確認信息后，學生票的基本信息以數據包的形式通過網絡，傳輸到鐵路部門的學生票業務數據平臺。該平臺包括數據中心、集成平臺、票務門戶、統一身份和訪問管理四個組塊，通過這個四個組塊對學生票各項業務進行數據整合及業務互通，如圖2所示。

3.3 學生票相關業務數據處理

學生票相關的數據，來源于各個學校不同的信息系統，其數據還需在數據平臺中完成數據處理。從前瞻性考慮，數據平臺除了現有學生票的基本信息，還可從12306 訂票軟件等多個其他業務系統中采集業務數據，包含學生購票情況、車次的時序與區間信息等，以便對學生票業務進行多維度分析。基于此，將采集的所有數據分為結構化數據和非結構化數據。在結構化的數據中，學校端口采集的基本信息和12306 中注冊產生的基本信息，是最容易產生數據一致性問題的一類數據，需由單獨的管控機制對其進行管理；結構化的數據中還存在實時數據和非實時數據，其中許多實時數據主要是分級、秒級數據，例如學生登陸次數、某一趟列車被查詢次數等；此類數據內容簡單，但量級很大，在數據平臺中應實施合適存儲方案，在效率和全面性之前取得平衡。而非實時數據包括學生信息、購票記錄等，此類數據明確，數據量級的可預測性高，此類數據可用作火車票合理分配的數據參考，滿足學生在不同的時間段、最大概率購得目標車票。非結構化的數據諸如地理信息、設備模型等，可用于空間維度的分析與應用[5]。

原始數據被集成平臺采集后，來自不同數據庫的相同業務類型的數據，匯集在一起，形成集成視圖，存儲于數據操作層。這一層級中，可開辟緩沖區臨時存儲由業務應用提供的源數據，作為數據倉庫數據來源的一部分。該部分數據進行抽取和轉化，有效數據將被收集在數據倉庫中，數據倉庫包含相對穩定的數據倉庫數據模型，支撐大部分學生票系統的關聯應用。這些數據按主題存放，存放數據及歷史信息。在數據倉庫中，學生票相關的各類業務將被按主題分類；此時的數據，不管是高校系統中獲取來的信息數據，還是網上購票系統的購票記錄，都可以轉化為高度集成、高質量的標準數據，并且數據將按一定頻率更新。至此，數據倉庫中的數據已經是標準的，易用的[6]。

針對某個主題域、部門或用戶分類的數據集合，經過再次匯總、轉化后，形成可滿足用戶快速訪問的數據，在數據集市中進行呈現。數據集市的建設由業務需求驅動而形成，因此，數據集市的開發一般是迭代開發的過程。其處理過程如圖3所示。

4 結語

通過建設學生票業務數據平臺，優化了原有的學生票相關業務流程，節省了成本。數據平臺的搭建，將學生票相關業務數據進行集中管理，運用數據挖掘技術，各類業務數據按需重新分類，并進行可視化的呈現，為學生票業務提供了有效的決策依據。學生票業務數據平臺可提供多協議接入、消息路由、消息映射、集成監控和安全等功能，滿足應用間的互聯互通需求，實現松耦合的應用集成。除12306 軟件外，諸多業務系統數據得到有效交互，數據集成平臺對學生票相關信息實行端到端、全過程的追蹤、運行和預警。

未來，借助平臺的數據信息和分析功能，學生票的發布將更具針對性。例如，根據往年購票數據，熱門班次的列車可根據歷史數據有序調整。基于學生購票習慣分析，學生票的相關業務將更為智能和個性化。