随着教育信息化的不断发展和互联网技术在教育行业的深度应用,许多高校基于云计算和大数据技术,在智慧校园建设上取得了很大的进步。智能化应用系统的建设和运行,为在校师生的学习和生活带来了极大便利,同时也为高校积累了大量数据,这些数据中有许多是学生的行为数据。如何有效地利用学生行为数据,通过数据挖掘技术分析其行为特征,实现因材施教、智能化管理、提高教育教学质量和工作效率,具有一定的实际意义。校园一卡通系统最能反映学生在校学习和生活的行为,它每天产生大量的流水记录,包括学生的购物、就餐、图书借阅、上网、洗浴、打水、宿舍和图书馆门禁等行为信息,这些数据隐含着不直观但又非常有价值的信息。本文基于我校的校园卡数据,从消费、生活习惯和学习努力程度三个指标对学生行为进行分析。构建基于聚类分析的学生行为分类模型,将行为指标进行细分,刻画学生画像,为学生制定个性化的管理方案,为高校学生管理者提供决策依据并建立异常行为预警机制。再对成绩和行为指标进行关联分析,找到行为与成绩之间的规则,引导学生改善不良行为习惯、提高学习效率,从而提高学生成绩。本文还对关联规则中的Apriori算法进行了改进,并通过实例和实验与改进前的算法进行对比分析,验证了改进后算法的可行性和更高的效率,并将改进后的算法应用到了学生行为分析当中。