高职院校为适应规模发展以及信息技术的进步，纷纷建起自已的学生成绩管理系统，系统的应用逐步提高了教学及管理的水平并且积累了大量的学生成绩数据。但是，目前这些系统多半是参与事务处理，基本缺乏综合分析和辅助决策能力，更不能对积存的数据进行归纳与深层次挖掘，使得管理人员在决策时缺少切实的数据支持，而数据仓库和数据挖掘技术的结合为学生成绩分析提供了必要的技术手段。为此，本文是在搜集并深入了解了大量的数据仓库和有关的数据挖掘的相关文献基础上，探讨了数据仓库和数据挖掘的基本理论和方法，运用数据挖掘的相关技术（如关联规则、决策树等），结合成绩管理中积累的大量数据，通过构建实用数据仓库并采用数据挖掘技术，构建了一个学生成绩数据挖掘模型，在此模型基础上，初步对学生成绩数据进行一次多层次的、多角度的分析和挖掘。经测试，在应用学生成绩挖掘模型的具体实践中，得到了一些有价值的信息，这些信息对学校学生理解课程发展的知识程度和课程需要加强开发提供指导和分析，假设相同一致的课程，教师可以了解什么知识点用怎么样的问题考核，分析了影响程度的知识点互相联系，在不同的课程之间，可以知道相互联系课程之间的影响程度，以及不同的知识点和不同的课题在不同技术职务的教师取得的不同的教学效果等。从而使学校更好地利用挖掘结果来辅助教学决策，从而促进教学质量提高、学生素质提升。