随着信息化技术的推进,我国绝大多数学校也都利用了信息化技术来提升学校的管理工作,数字校园成为了信息化管理的重要阶段。怎样从积累的大量数据中提取出潜在的信息,以便高校更好地对学生进行管理、帮助学生提升自己,成为了需要解决的一个关键问题。而数据挖掘技术可以有效地解决这个问题。利用数据挖掘技术,以高校积累的数据为基础,挖掘出关于学生成绩、消费、网费充值等不同行为之间的关系,能够很好地帮助校园建设、提升学生管理等方面的工作。论文首先描述了高校数字化的发展情况以及他人在高校数据分析所做的工作。其次讲述了数据挖掘概念及发展,并且介绍了数据挖掘的常用技术。接下来阐述了学生行为分析系统的设计,说明了系统的整体框架和各个模块的功能,以及系统数据库的设计。特别是,对于学生行为的分析,将K-means算法进行了改进,针对K-means算法对离群敏感、依赖初始聚类中心的问题,提出了基于网格密度的去除离群点方法,以及一种新型初始聚类中心生成方式,提高了 K-means算法的性能。随后在系统设计的基础上实现了学生行为分析系统,通过系统对学生进行聚类分析,得到学生在不同行为的类别,并进行关联规则挖掘,得出各行为之间的联系,进而将分析结果以可视化的方式进行展示。最后,对实际的校园数据进行挖掘实验,并对实验结果进行了功能验证和性能验证。结果表明,学生分析系统可以有效得出学生的划分聚类结果以及各行为之间的关联规则。并且与其他方法相比,系统所用方法更加高效准确。最终利用分析出的结果可以对学生有更好的了解,可以为学校管理工作提供决策支持,从而提升学校的管理工作,并为学生提供更好的学习指导。