“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”---麦肯锡

前言

近年来，大学校园的的数据是呈现爆炸式增长，数据的种类也多种多样，大致分为以下几种。

○ 教学数据学校各个业务系统如人事、财务、教务、资产产生的结构化数据；多媒体教学等产生的非结构化数据；

○ 社交网络学生、老师、访客主动产生和各式各样的设备自动搜集的信息越来越多，如：通过各种社交媒体和即使通信软件分享自己的想法、兴趣等。

○ 移动互联网随着校园无线网和移动互联网的快速发展，终端、App的使用量剧增。

在校园无线网如何利用大数据技术更好的为广大师生提供服务，为学校高层提供决策依据，已经成为校园无线网未来发展需要考虑的问题。

一、校园无线网络的无界管理

校园里存在多种终端PC、PAD、手机；终端的品牌也各不相同；操作系统也是多样的的。不同系统、终端对无线网、业务系统的支持情况是不同的。

分析各终端品牌、类型占比情况，有助于校方在进行业务系统的开发时候进行进度把控（先开发占比量大的平台）；同时针对不同终端平台进行差异化的适配；还可以对学生、老师、访客、领导等各类人群进行品牌倾向分析。

上述的这些需求都可以通过H3C的智能终端识别技术来实现，可使用指纹级的终端识别分析出目前接入无线网络的终端型号（如图1 所示）。同时结合H3C的精细化管理解决方案还可以将用户人群、地点、时间进行深入的统计，后续可根据结果进行用户消费能力、用户品牌喜好的分析，结合学校上层业务为用户提供更有针对性的服务等。

图1 智能终端识别方案

二、校园网的无线定位系统

随着校园无线网和移动互联网的应用日益丰富，越来越多的学校为了满足用户随时随地能够使用无线网的需求将无线网络覆盖方式进行了调整。从原来办公楼等小范围点覆盖，到食堂、宿舍、广场、礼堂等大范围全覆盖，而无线网络的建设愈发成熟也使得用户是每时每刻都能接入到无线网络中。上述的变化为无线定位提供了数据支撑。

无线网络用户的移动的特点决定了在建设无线网络之前对覆盖密度仅能做简单的预估，后期使用的时候覆盖效果如何与特定时间接入人群的密度有很大关系。结合大数据技术可分析出某个区域一定时间段的用户密度，再结合带宽、流量的实际情况可以判断出当前无线网络是否需要优化。传统定位方式精度较差，H3C创新的采用“丘比特”定位算法结合X-Share定位可将定位精度达到2-3米，通过上层定位引擎与接校方业务系统互联，为系统提供分析数据。

三、无线大数据在教学系统中的应用

现在学生的学习已经和无线网络息息相关，通过无线进行VOD视频学习、进行系统选课、PAD书包、在线互动教学、查看校车轨迹、校园导航等。据统计学生60%以上的时间都在使用无线网络，当然同时也在产生海量的数据，对这些数据加以分析可以很好地为学生提供服务。

● 而利用大数据技术可以对教室中人群的密度，教室的空闲情况，并参考学生上课教室课表信息进行分析，学校可以通过系统分析各个教室的每个时段的空闲情况进行教室的合理调配，并且可以将课表结合终端的位置时间进行课程信息的推送等。学生也可以利用无线终端如手机、PAD很直观的在系统中查看当前各个自习室都有多少人，以便选择合适的教室进行自习，并且在路过每个自习室的时候都会收到当前自习室的课程信息以便自己安排学习时间。

● 利用大数据技术来改善学生的学习成绩也是非常重要的一个目的，学生平时学习生活中有许多信息也常常被我们忽略，而通过大数据技术可以将这些重要的信息进行分析，如课堂出勤率、最热门课程、最受欢迎教室等。

四、校园生活中的大数据：

对于学校生活中的“大数据”国内已经有许多高校在进行率先应用，如华东师大的“餐饮预警”系统，根据学生的餐饮消费情况进行统计如果低于全校学生每顿饭消费均额的60%，这些同学就会进入进一步核查的名单，之后进行精确的分析考察后会进行关注关怀等。某学生就由于就餐的减少而收到了这样一条短信“同学，发现你上个月餐饮消费较少，不知是否有经济困难？”。甚至某些大三大四学生由于将餐费拿去买考研资料而并不知道学校还有书费补贴，这时候预警系统也可以反映出来。也是体现了学校的一个人文关怀。

对于无线校园领域其实生活中的“大数据”也有着广泛的应用。我们知道校园无线用户在使用数据的同时也在产生大量的数据，通过对用户移动轨迹、时间、用户类型、无线热图技术等进行分析，可以很直观的得到许多有价值的信息。如：

○ 学生每天在教学楼哪层哪间教室的停留时间，结合教务系统的课表数据，可以提醒长时间待在教室的学生要注意劳逸结合，反之注意功课安排。

○ 根据食堂各个窗口的人员流动密集情况来作为菜品受欢迎的依据，同时结合信息推送的方式推送每日的特价菜；

○ 分析图书馆的哪个馆哪个书架前哪类书是最受欢迎的，当经过某个书架自动推送出最受欢迎的，最推荐的书籍；

分析用户的长期移动轨迹，如匹配教室-宿舍-食堂三点一线且为大四学生，之后再做精确判断统计为考研备考学生，进行考研相关信息如备考指南、辅导班相关等信息推荐。

结束语

总之这是个校园移动互联时代也是海量数据爆发的时代，未来校园无线网不仅仅解决用户随时随地上网的需求，更重要的是作为一枚“探针”的存在，而对于校园的这枚“探针”，它存在于操场、在教室、在食堂、在宿舍等等学校的各个角落。通过它无时无刻获取的数据，挖掘出有价值的信息，我想未来如何将无线、大数据技术进行结合为学生为老师的教学、生活、娱乐创造更好的环境和体验是大家一直努力的方向。