随着教育信息化的发展,高校的教学管理、学生的校园活动产生了大量的数据。这些数据不断产生与积累,形成了庞大的、分散的、复杂的数据集。此外,大学生人数不断增多,给学校的教育管理带来前所未有的挑战。对这个不断壮大的大学生群体缺乏科学的数据分析,容易忽视、遗漏一些潜在的问题,如心理健康、消费借贷、沉迷游戏等,进而可能引发重大的问题。从海量数据中挖掘出有价值的信息是大数据应用的共识。用户画像通常被认为是对用户属性、行为、特征的标签化。用户画像是高校应用大数据的核心基础,是高校精细化管理的前置条件,是智慧校园建设的重要内容。相比以往基于较小样本的数据分析,数据时代能够获取更多维度的大学生数据,较大程度地接近全样本,可以更精准地勾勒学生的数据面貌。本文通过收集高校学生的基本属性、学业属性、消费习惯、图书借阅、上网行为等维度的数据,对其进行数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等预处理,筛选出用于构建学生用户画像的属性特征,通过数据挖掘技术挖掘数据中隐含的知识,从而描绘出客观、丰富、细致的学生用户画像。建立高校学生用户画像系统不仅有利于全面展示大学生群体数字面貌,还可以辅助学校科学管理与决策,动态监测学生异常并及时预警,为学生提供个性化的定制服务。