随着计算机的普及和关系数据库系统的巨大成功，各种数据库系统以前所未有的速度开发出来并在各行业广泛应用，使得事务处理变得更加准确、高效，积累的数据更是以指数级的速度增长，但数据泛滥、信息贫乏仍困扰着决策者。作为新的数据库应用技术和工具，数据仓库和数据挖掘技术日益盛行并成为决策支持系统的技术支柱。本文从决策支持系统发展和需求出发，全面介绍了数据仓库设计理论和数据挖掘概念及其应用。重点讨论了数据仓库的构建和数据挖掘中的关联规则算法，并运用高校教师相关数据，初步分析了高校教师数据仓库的设计和关键技术，完成了相关主题的多维数据模型的设计，并用三种不同方法示例OLAP分析结果，特别是对MDX处理过程及扩展作了详细说明。运用Apriori算法实现基于教师素质主题数据立方体的关联规则挖掘模型的构建，通过对挖掘结果分析发现教师引进相关知识，协助决策者找到学校教师引进的决策支持信息。最后提出进一步建设基于Web的数据仓库以实时挖掘知识和支持决策。