贫困是全世界各个国家都面临的难题,如何消除贫困,如何减少相对贫困是当前全世界研究的课题。现阶段,我国的绝对贫困现象已较大程度的得到了改善和遏制,但相对贫困现象仍然存在。传统的区域性、粗放型扶贫政策对目前的相对贫困现象已经无法起到根本性的改善作用。党的十八大以来,中国的扶贫开发进入精准扶贫、精准脱贫的攻坚阶段,脱贫攻坚要求做到“六个精准”,切实提高精准扶贫的针对性、有效性、精准性。当前阶段,如何针对贫困地域差异大、人口、致贫原因等贫困户基础信息差异进行精准施策是精准扶贫工作开展的难题。本文综合考虑了脱贫攻坚工作开展历程,采用关联规则挖掘技术对数据进行处理和分析,以怀远县为例。本文主要做法为:(1)首先收集和整理最新的贫困户特征和2020年落实的扶贫项目情况,特别是近几年怀远县实施的医疗、教育、产业等到户扶贫项目落实情况,分析怀远县精准施策工作现状和问题。(2)其次运用GRI和Apriori关联规则算法挖掘贫困户特征和扶贫项目之间的关联规则,发现精准施策关联度。分别对贫困户年龄、家庭人口、在校生情况、主要致贫原因进行单一的关联度分析,然后对复合贫困户特征进行关联度分析,得到精准施策关联度。(3)然后提取出贫困户的基本特征,通过发现的精准施策关联规则预测贫困户政策享受情况并和实际进行比较,证明预测结果具有较高的准确度,能够指导实际扶贫政策落实。(4)最后根据发现的关联规则,对怀远县精准施策工作提出对策和建议,切实做到精准施策、精准扶贫。本文研究的意义在于:提高贫困户政策享受精准性。通过挖掘的关联规则预测贫困户享受的扶贫政策,切实做到增收减支;增强帮扶部门计划的针对性。为县乡部门到户扶贫项目实施提出科学预测,指导政策落实,使扶贫政策更有针对性;改善扶贫政策的有效性。分析现行扶贫项目相关政策存在的问题,提出政策改进的意见和建议,增加扶贫政策有效性,实现精准扶贫的目标。