现如今,校园一卡通系统已在高校信息化建设不断发展的过程中普及应用,一卡通为广大师生员工的生活、学习带来了极大方便的同时,也使学校的管理工作更加简便、快捷、高效。与此同时,校园一卡通系统在运行的过程中产生了大量数据,这些数据记录了师生员工的日常学习和生活信息。云课堂学习平台是我校云端一体化学习平台,广泛应用于我校各个本科院系及研究生院,其主要设计目标是供学生网络学习并提供课程管理,更好的满足教师的教学和学生的学习,以及师生间的教学互动。同时,学生的学习行为数据在云课堂学习平台后台被记录。那么如何利用这些数据、从这些数据中发现隐藏的规律和信息,以对学校的管理工作、教育教学工作提供参考和帮助,值得进一步探究。自20世纪90年代以来,数据挖掘技术迅速发展,成为近年来新兴的热门学科。数据挖掘是在大型数据存储库中自动发现有用信息的过程,它要处理的问题,就是在庞大的数据库中找出有价值的隐藏事件,并加以分析,从而得出对机构、企业等有用的信息。目前数据挖掘技术已大量应用在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务行业。本文借助数据挖掘技术和Weka数据挖掘平台,用K-means聚类算法对学生消费行为数据做聚类分析,并借助Excel工具对消费行为数据进行多维度统计分析,以更加全面的了解学生的消费情况。同时,用Apriori关联规则算法对学生学习行为数据、消费行为数据做关联规则挖掘,以了解学生的学习行为,以及消费行为与学习行为之间的关联性。通过本文研究工作,一方面将学生在校内的日常消费行为划分类别,并从学校服务、管理角度提出建议、提供参考;另一方面挖掘了“成绩”、“在线学习时长”、“年消费额”三个属性间的关联规则,为教育教学工作的改善提供参考。