从工程项目的实际应用出发，以在广州市商贸职业学校进行数据挖掘的应用研究为实例，在理解数据挖掘理论和技术的基础上，以从数据中挖掘出有用信息和知识为目标，探讨数据挖掘在中职教学评估应用中的项目设计、实施和应用。数据挖掘可以帮助学校对数据进行微观、中观甚至宏观的统计、分析、综合和推理，通过建立和应用数据挖掘模型，寻找出中职教育中经常出现的特有的模式和倾向，发现教育过程中的一些隐含的规律、特征，为决策者进行教育改革、部门调整、课程调整等提供正确的依据，辅助管理人员做出科学的决策，为学校的发展赢得竞争优势，提高学校的教育水平。中职学校的发展离不开优秀教师的培养和优秀的学生的培养，本文的研究主要围绕着三个问题：1中职教师优秀与什么因素相关，2学校的退学趋势如何，学生退学率与什么因素相关，3中职课程之间有什么关联。围绕这中职学校发展中遇到的这三个问题，本文采用了数据挖掘流程CRISP_DM（商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、评估模型和部署实施）来进行数据挖掘。利用数据挖掘的关联规则和聚类分析技术分析出进行优秀教师的模型挖掘；利用数据挖掘的时序分析技术得出学校生源变化的趋势，并通过数据挖掘的决策树技术进一步分析得出学生退学的原因；利用数据挖掘的关联分析得出专业课与基础课之间的关联规则。根据优秀教师模型的数据挖掘结果，学校根据优秀教师的因素创造了条件，使得更多的教师成为了优秀教师，应用该结果在招聘教师时可以预测应聘教师是否优秀，从而为学校招聘到更多优秀的教师人才；将学生生源水平分析的数据挖掘结果提供给学校学生科、学校领导，他们根据分析结果调整了德育教学的工作方式，重点关注了一年级学分比较低的学生的学习情况，通过一系列的改变，学生的退学率有所降低了；挖掘课程之间的关系，利用挖掘结果来指导教学工作，调整教学计划，改变基础课程和专业课程的比例，提高学生的专业水平和动手能力。本文的数据挖掘研究的项目可以提供其他的中职学校进行借鉴，根据数据挖掘的项目进行挖掘分析出自己学校的教育规律，从而为中职学校进行优化教师队伍建设、进行德育教学改革和课程改革提供了决策依据。结果表明了文章进行的三项数据挖掘研究是可行的，利用分析结果来指导教育改革是有成效的。