近年来数字化校园建设已取得重大历史性突破，实现了环境数字化、管理数字化、教学数字化，积累了大量业务数据。现代化教学环境中普遍使用多媒体设备，提高了教学效率，丰富了教学手段，激发了学生的学习兴趣，多媒体设备已成为教学过程中必不可少的辅助环节。然而随着多媒体设备的广泛应用，因设备老化而出现故障等问题也影响了教师的日常教学。如何解决因设备故障而中断教学的问题，减少设备故障率，同时提高设备修复率成为现今高校多媒体教学管理者亟待解决的问题。　　数据挖掘技术可以在海量数据中获取有用知识，利用知识，管理者可将故障类型分类，找出更换设备硬件的相关因素，推导出诸如投影机等设备更换配件的时间函数，使多媒体设备管理信息化，同时管理者在做决策时也可将挖掘结果作为理论依据，实现管理水平的科学化，为高校师生提供更好的教学服务。　　本课题着重于数据挖掘技术在多媒体设备管理信息系统中的研究，主要完成了以下几方面的内容：　　(1)概述了数据仓库和数据挖掘技术，描述了聚类算法、关联规则算法和线性回归算法的分类和基本原理，根据不同主题确定了本论文选用的三种算法。　　(2)介绍了管理信息系统的功能和特点，介绍了多媒体设备管理信息系统的功能和组成，描述了数据挖掘技术在分析与决策模块中的运行流程。　　(3)设计了分析与决策模块的结构与功能，实现了三种算法的应用，并对其进行了测试和分析。　　本课题对数据挖掘在多媒体设备管理信息系统中的应用进行了一些探索，将聚类算法应用到维修分类过程中，并将设备维修情况分类；将关联规则运用到是否更换硬件因素分析及预测环节中，获得关联规则，并对是否更换硬件进行预测；将多元线性回归挖掘算法应用到投影机灯泡寿命的预测环节中，并进行一元和多元线性回归算法挖掘结果的对比，改进了多媒体设备管理信息系统原本仅记录投影机使用时间的数据记录方式，为多媒体设备管理方式提供了一些新的角度和思路，具有一定的实用价值和参考意义。