随着数据库技术的发展、网络技术的迅猛普及和计算机硬件的不断出新，使人们采集数据的能力得到了极大的提高，积累了海量的数据。这些数据中蕴涵了大量有价值的知识、模式、规律等，人们为了获取这些潜在的信息以指导生产、生活，从而应运产生了数据挖掘技术。数据挖掘又称为数据库中的知识发现，是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用信息和知识的过程。近十几年来，数据挖掘技术己得到了广泛的应用及研究，并且已经在商业、金融、医疗等领域得到成功地应用。 近年来，国家多次强调要加强职业教育的发展，尤其是中等职业教育的发展，然而，目前中等职业教育正面临着前所未有的挑战：生源紧张问题迫在眉睫，如何增强自身的竞争力，以长补短，促进本校的发展，也是各中等职业学校领导苦思冥想的问题。为了有效地要分析好、解决好这些问题，发掘出其潜在的信息，依靠传统的数学分析及数理统计技术已不能满足目前的需要，因此，必须借助数据挖掘技术，通过关联分析及分类技术，为各级教委、各中等职业学校领导提供有力的决策支持。 基于数据挖掘的研究现状和关联规则挖掘及决策树的生成算法，本文主要进行了以下几个方面的研究工作： 1、数据挖掘基本知识的深入研究及探讨。在介绍数据挖掘基本概念的基础上，对数据挖掘的对象、可发现的模式进行了详细的分类、归纳和总结，对数据挖掘常用技术做了介绍和分析。 2、关联规则挖掘及分类算法的分析与研究。通过第三章和第四章，详细介绍了关联规则挖掘及分类算法，对与论文有关的经典算法及其基本思想进行了详细的归纳、分析和研究，对各种算法之间的差别进行了客观地比较，同时，也详细讨论了在关挖掘的具体步骤。 3、针对目前的实际需要，提出了基于数据挖掘技术的招生信息处理系统。第五章重点介绍了招生信息处理系统功能模块及各功能模块的主要任务，并分析了数据挖掘技术在本系统中的应用。 4、详细介绍了关联规则挖掘算法及决策树算法在招生信息处理系统中的应用。第六章介绍了关联规则挖掘算法及决策树算法在系统中的具体应用，给出了挖掘子系统流程图，以实例的方式深入探讨了两种数据挖掘技术的实现过程。这部分内容是该论文的核心，也是本文创新之处。根据关联规则及决策树成熟的算法理论，通过对规则后件的约束，最终得出理想的、有实际价值的规则及结论，从而实现了数据挖掘技术在招生信息处理系统的中的应用。