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1团队介绍
团队名称：数据分析小队
团队成员：朱茜茜（队长）
指导老师：熊拥军
2作品背景
2.1制作背景
高等学校图书馆是学校的文献信息资源中心，是为人才培养和科学研究服务的学术性机构，是学校信息化建设的重要组成部分，是校园文化和社会文化建设的重要基地，体现了图书馆在高校的重要地位。相关研究表明读者对图书馆的利用率与其学业呈正相关。因此对图书馆资源利用数据的分析，可为图书馆管理和服务提供决策支撑，可促进图书馆资源、服务与读者学业呈现良性生态。
目前在高校图书馆业务系统中，积累了大量的文献资源，以及读者对资源的利用数据，对这些数据高效分析，快速创新应用到图书馆管理和服务，成为图书馆智慧化应用的重要组成部分。
2.2问题发现
高校图书馆每年有一项重要工作，就是制作“年度资源利用报告”，通过网站、微信公众号、微博等平台发布，其内容包括馆藏文献、读者入馆、纸本文献利用、数据库利用和信息服务等板块。为图书馆领导层在管理和服务上提供决策支撑、促进读者了解图书馆资源和激励读者充分利用图书馆资源。而图书馆在制作“年度资源利用报告”时主要存在：（1）成本高、制作周期长；（2）报告篇幅有限、内容深度不够；（3）无互动性，虽然年度利用报告描述地十分准确和详尽，但缺乏与读者之间的实时互动性，而且一年一次的频率使得管理层和读者无法实时观测到相关数据等。
2.3问题解决
为了解决此问题，我们团队从以下三个方面入手，制作《面向学院的高校图书馆读者群画像分析》数据展示屏：
一是明确需求，鉴于页面的使用者是院系领导管理层，我们设计了两个板块的互动性页面，分别是面向院系的读者借阅行为数据画像和面向院系的读者入馆行为数据画像，使得用户可以从学院、专业、班级、年级、性别、类型等多个维度组合，了解和分析不同读者群体利用图书馆的情况；
二是准备数据，从图书馆借阅系统和门禁系统中抽取数据，经数据清洗后，生成便于多维分析的数据宽表，并做到数据定时同步（每天）；
三是利用可视化分析工具FineBI实现，借助FineBI工具（大数据支持、可视化、高效、分析功能强等特征），我们团队制作了面向学院、专业、年级、班级等多维度的读者群画像展示页面，包括借阅画像和入馆画像，来展示各类型读者利用图书馆情况。
3制作流程
3.1数据来源
以某大学图书馆为例，清洗了包括近十年的图书借阅数据约437万条和读者入馆数据1012万条，包括借阅数据宽表zx_mx_lend和读者入馆数据宽表zx_mx_readerenterlib。后续FineBI的分析是基于这两个表的数据。同时基于C#开发数据同步程序，可定时从图书馆业务系统将借阅和入馆数据同步到Mysql数据库中。
3.2设计思路与逻辑
本作品《面向学院的高校图书馆读者群画像分析》数据展示页面包括两个部分：学院读者群借阅数据画像和学院读者群入馆数据画像。在FineBI中，要做的主要工作是数据准备和仪表板内容组织来。
FineBI中数据准备方面，考虑到借阅数据和入馆数据量较大，“实时数据”直连方式对mysql数据库性能要求较高，仪表板中分析速度会受到影响，我们团队采用“抽取数据”方式，将借阅数据和入馆数据从图书馆本地Mysql中定时（每天）全量抽取到FineBI系统的ES中，来提升数据分析效率，而又不失数据的实时性要求。
FineBI中仪表板内容组织方面，我们团队与图书馆相关领导及技术人员，经过多次反复的调研、设计和研讨，来规划仪表板内容。在借阅读者群画像方面，聚合展示的维度包括学院、借阅年份、读者类型、性别、年级、读者专业、班级、校区、学科和出版社，指标有借阅册次、TOP读者和TOP图书，各维度之间均可联动，方便用户了解各种读者群体的借阅情况或阅读倾向。在入馆读者群画像方面，聚合展示的维度学院、入馆年份、入馆月份、入馆时刻、读者类型、性别、年级、读者专业、班级和校区，而统计分析指标包括入馆次数、TOP读者，各维度之间均可联动，方便院系和图书馆管理层了解读者入馆学习情况，为优化图书馆服务提供决策支撑，数据的可视化展示同时也可激励师生充分利用图书馆。
3.3设计框架
 
3.4实现方式
绘制工具：FineBI
数据处理工具：Excel、python、C#
作品内容：
第一部分：面向院系的读者群借阅行为数据分析。这一板块共10张图表。包括学院借阅排名表格、各年级读者借阅柱形图、各分馆读者借阅柱形图、男女借阅饼图、频繁借阅读者词云、频繁借阅图书词云、各专业借阅热度词云、班级借阅聚合气泡图、热点借阅出版社词云、热点借阅学科词云。
第二部分：面向院系的读者群入馆行为数据分析。这一板块共9张图表。包括学院入馆排名表格、各年级读者入馆柱形图、各分馆读者入馆柱形图、入馆男女比例饼图、入馆读者专业频繁集词云、入馆读者班级频繁集词云、频繁入馆读者气泡图、各月份读者入馆情况折线图、各时刻读者入馆情况折线图。
4成果展示
第一模块：借阅行为读者群画像
本模块注重对读者群借阅行为进行数据刻画，通过导入已经过滤好的数据，对读者基本信息、多维度角度（性别、年级、馆系、学院）以及频繁集三个方面进行具体刻画，具体交互式图像如下图。
第二模块：入馆行为读者群画像
本模块注重对读者群入馆行为进行数据刻画，对过滤处理后的数据进行应用分析，从读者基本信息、多维度角度（性别、年级、馆系、学院、月、日）以及频繁集三个方面进行具体刻画，具体交互式图像如下图。
5总结与分享
本作品是在专业背景之下所做的高校图书馆读者群画像分析，移动网络时代的到来，要求图书馆在发展中必须要进行改进创新，我们需要面对“互联网+”时代下面临的新情况与新挑战，积累图书馆服务经验，建立互动式服务体系。而如今我们所建立的两个读者群画像分析研究，恰好是互动式服务体系的一种，面向三种不同的群体对象，该页面有三种目的和利用方式：
- 对于读者来说，互动式的页面更友好更贴切实际，众所周知，图像是获取信息的最佳方式，而色彩斑斓设计美观的画像更能给人以深刻印象，从各种互动控件可以了解同类读者在校学习期间利用图书馆的情况，从而来进行比较看自己是否充分利用馆藏图书，为自己的学习提供借鉴；
- 对于图书馆管理员来说，通过设计的互动化页面，可以了解不同群体利用图书馆（借阅、入馆）情况，为图书馆的管理和服务提供决策支撑。与此同时，在管理方面，如图书采购、学科图书配置、馆藏图书调配、流通业务安排、图书业务评估等提供数据支撑。在服务方面，面向不同群体能更具有针对性地进行阅读推广，比如说学科热点推广、高质量沉睡图书以及榜样读者等
- 对于学院管理层来说，可是更深刻地了解本学院读者利用图书馆（借阅图书、入馆）基本情况和不同群体的对比情况。相关研究表明，读者对图书馆的利用率与学业呈正相关，因此学院管理层可以从图书借阅侧面了解各群体学生的学习氛围，积极引导和把握学生的阅读倾向，激励师生充分利用图书馆文献资源。
在作品的完善过程中，虽然经历了很多困难，但是也学会了许多，尤其是对于具体的图表设计的时候，应该结合其他图表地情况综合来判断，毕竟作品是整体的呈现，整体的结合才会让作品发挥出更大的价值。 | 
