本文旨在研究如何将数据挖掘技术与成绩管理相结合,从大量数据中提取出隐藏在数据之中的有用的信息。本文根据当前成绩管理的具体情况,介绍了数据挖掘相关知识,详细分析比较了数据挖掘技术的有关内容,决定选取决策树方法及粗糙集理论应用到学生成绩分析系统。本文根据当前成绩管理的具体情况,文中阐述了成绩管理的作用、现状以及现有成绩管理的不足,对决策树算法及粗糙集理论进行了详细的介绍,对各自在成绩管理中的作用进行了详尽的阐述。应用改进的ID3算法对不同课程类型的学生成绩进行分析,找出影响学生成绩的潜在因素,使学生能够较好地保持良好的学习状态,从而为教学部门提供决策支持信息,促使更好地开展教学工作,提高教学质量;应用粗糙集理论对某教学班级的英语成绩进行分析,找出对学生总体成绩影响最重要的因素,以便为外语教师改变教学方式和方法、提高整体教学质量方面提供依据,该方法还可以推广到对其他教学班不同考试科目的成绩进行分析,从而为进一步完善成绩管理系统提供技术支持。