随着互联网的飞速发展,当今社会正在从信息时代步入大数据时代。随着2008年由教育数据挖掘国际工作小组组织的每年一届的国际教育数据挖掘大会的成功召开,国内外对教育数据挖掘的研究出现井喷之势,教育数据挖掘成为了教育领域大数据应用的一个主要方向。此外,在教育评价中,学生学习成绩是衡量学校教学质量的一个重要指标,同时也是对学生学业成果及教师教学效果的检验。目前,关于学生行为习惯与学习成绩之间的数据挖掘的研究比较多,但是大多数研究的行为习惯都是学生的课上或者网络学习行为习惯,而对于学生的生活行为习惯与课下学习行为习惯的研究比较少。因此,本文通过问卷调查的方法收集了扬州市某校的高一全体学生共397份有效问卷的数据。首先,运用数据挖掘中的决策树分类算法对学生的生活行为习惯(睡眠、午睡、饮食和运动)和课下学习行为习惯(预习和复习)与学生学习成绩之间的关联性进行了建模与分析,发现课下学习行为习惯与学习成绩之间的关联程度比生活行为习惯与学习成绩之间的关联程度要强,并且这六个行为习惯特征与学习成绩之间的关联程度从大到小依次为:复习、预习、睡眠、饮食、午睡、运动。然后,运用数据挖掘中的K-Means聚类算法对学生进行了分组,为教师管理学生提供了科学依据,并且通过对比两次数据挖掘的模型,发现两者的结果较为一致,说明了通过数据挖掘的方法对学生的行为习惯与学习成绩之间的关联性进行分析是可行的。最后,基于两次的挖掘结果,从学生和教师的两个角度出发,为学生提高学习效果和教师提高日常教学工作效率与加强学生管理提供了建议。