近年来,高等院校为了适应不断扩大的招生规模,开始利用计算机多媒体与网络技术转变传统的教学管理手段,提高管理水平。各种管理系统,如教务管理系统、财务管理系统、招生就业系统等的长时间运行积累了大量数据信息,但由于缺乏较全面的信息意识和技术,管理人员所做的只是对数据进行统计、查询与排序等简单操作。数据挖掘技术是通过分析数据库中大量不完整的数据,从中抽取隐含有效的知识。将数据挖掘技术运用到高校学生成绩分析中来,可以对成绩数据进行更深层次的有效分析处理。一方面可以提高教育管理者的工作时效,帮助他们即时调整教育决策,另一方面可以帮助教师们认清同学们的学习现状,从而更加灵活和有效的组织教学,同时,还可以进一步帮助同学们科学的、有针对性的提高学习成绩。利用数据挖掘技术对CET-4成绩进行分析,可发现隐藏在成绩数据中的规律或模式,挖掘隐藏在成绩数据中的多元关联关系。本文重点介绍关联规则和分类技术,将关联规则中Apriori算法和决策树技术应用到高校学生CET-4成绩分析中,来挖掘分析大学英语四个学期的期末成绩与CET-4成绩的相关性以及CET-4考试中四个部分(听力、阅读、写作和综合)对CET-4总成绩的影响程度,为学校决策者提供决策数据,从而进一步提高高校的英语教学水平。