随着教育事业的发展,高校招生规模不断扩大,使得在校学生人数越来越多,随之存储在高校教务管理系统中的学生成绩数据量也越来越大。而目前对这些成绩数据还仅停留在简单的应用阶段,如数据备份、查询和一些简单的统计等,仅这些也只能得到一些表面的信息。如何从这海量的学生成绩背后发现对教学工作有用的信息,已显得十分重要。数据挖掘技术正是解决数据丰富而知识贫乏的有效途径,它可以从大量的数据中提取出感兴趣的知识、规律或更高层次的信息,并以不同角度分析数据,从而指导人们作出正确的决策。本文利用数据挖掘技术用于高校学生成绩分析,首先介绍了数据挖掘的基本理论;然后重点研究了Apriori算法并使用Apriori关联规则算法挖掘出课程之间的联系,得出某门课程考试成绩是否良好对其他课程的考试成绩的影响,这样就可以为教务部门科学设置课程与安排课表提供重要参考,也可以在学生选课方面提供帮助(如提示学生在学习某门课程之前需要学习哪些课程)等;最后详细阐述C4.5决策树算法,并利用C4.5算法生成决策树分析学生成绩良好与哪些因素有关,为教学课时分布提供依据。对学生成绩进行数据挖掘,可使教师和学校教育决策者洞查教学中存在的一些问题,然后对教学质量进行反思。通过检查课程体系是否合理,相关课程之间的衔接与安排是否恰当等,充分利用数据挖掘所得分析结果提供的信息优化教学计划和决策,提高教学质量和完善教学管理。