将数据挖掘技术用于国家职业技能鉴定考务管理是一项有意义的工作。它有助于解决传统的数据分析技术所不能解决的问题，比如找出数据中潜在的模型、模式或相互间的关系等，从而揭示已有的事实，预测未知的结果，进一步提高我们分析数据的能力。近年来这一技术发展迅速，在数据清洗、数据挖掘的方法论和挖掘的算法等方面都有长足的进步，相关标准也在形成和完善过程中，应用领域不断拓展，挖掘工具不断涌现，这为我们的应用奠定了基础。在研究上述技术的基础上，本文提出分两个层次自底向上分步实施逐步推广的建设考务管理数据挖掘系统的方案，在部鉴定中心建立数据仓库系统，在省、地市鉴定中心建立数据集市，数据的一致性和转换规则由元数据进行控制和保证，这两个层次都具备OLAP和数据挖掘功能。实际系统的建设采用SQL Server Analysis Services来完成。在建设过程中充分考虑了数据清洗和数据转换的重要性，采用列属性分析的方法用存储过程对空缺值、冗余数据和孤立点进行了处理，并去掉了与挖掘主题无关的属性。对于OLAP，关键是多维数据模型的建立，采用星型结构可以获得较好的性能。在设计事实表时考虑了数据简练的问题，在设计维表时进行了概念分层。对于数据挖掘，支持决策树和聚类两种分析模型。针对SQL Server Analysis Services平台依赖性、数据库依赖性和挖掘方法的局限性，提出了OSAM-DM数据挖掘引擎的设计方案。方案采用Java语言进行编程，遵循相关的数据挖掘标准，支持多数据源、跨平台，有良好的可扩展性，并完成了Apriori算法的实现。通过对样本数据的运行结果分析，效果是令人满意的，预示着系统良好的应用前景。