生源甄选作为高校建设工作中的起点环节,直接影响高校新生的录取质量,不仅是毕业生高质量输出的重要前提,也关系着高校的教学水平、人才培养质量及高校的综合发展。近年来,高校间对于优质生源的竞争愈发的激烈,各地区不同院校的生源状况参差不齐,生源问题已成为高校工作人员及社会各界高度关注的热点。因此,如何评选出与高校本身适配度最佳的生源成为高校招录工作的首要目标,也是当下极具价值的研究课题。本文充分利用数据挖掘分析技术,通过对毕业生的在校数据进行统计分析与挖掘管理,归纳生源质量影响因素并进行指标体系和模型量化分析,生成优质生源基地评选方案,进而有针对性地优化生源,加强与生源学校的良性对接。笔者在本次研究中利用R语言技术对采集到的学生数据进行综合处理,完成数据的清洗加工和数据质量的监测管控,形成完整的学生信息数据库。再通过Apriori关联算法与完全连接聚类算法,面向学生探寻与用户需求相符的模型,找出学生信息中潜藏的能为高校管理决策提供帮助的数据。本研究在完成高校数据集中分布式管理的同时,也完成了教育大数据的深度剖析和挖掘。立足于学生的真实记录,充分掌握学生的成长轨迹,对学生的综合表现进行科学评估,有助于高校制定更专业的方案来有效投放招生计划与精准定位最佳生源基地建立合作关系。本文第一章主要对研究背景、研究综述、研究目的和意义以及研究思路与研究方法进行阐述,并说明相关理论依据。第二章详细介绍了高校生源基地建设的基本概况。第三、四、五章是论文的核心部分,主要描述了利用数据挖掘技术解决实际生源问题的过程,笔者将某高校的省内本科生源为作为研究对象,构建优质生源基地评选模型,利用数据挖掘分析技术对生源数据开展方案设计与实证研究。第六章是对论文已完成工作的总结以及未来研究工作的展望。