随着信息化的有效推进,教育信息化在各大中小学的应用也日渐深入。在此背景下,各大学校通过引入教务管理系统、学生工作管理系统、协同办公系统等来提升学校的各项管理水平。随着这些系统的运行,产生了很多的业务数据,比如,教务管理系统在实际使用过程中积累了大量的学生成绩数据,这些成绩数据是学生学习效果的反映,也是老师教学能力的检验,如何通过这些成绩数据挖掘出成绩背后的潜在联系和规律,以期为学校教育教学以及学生个人发展提供有价值的建议,是本文研究的出发点。本文在综述当前理论研究现状的过程中,发现现有的研究没有做到学生成绩的全面分析、挖掘和综合管理,学生成绩的有效利用方面不足。因此,面向学生成绩分析的数据挖掘系统融合统计学、数据挖掘方法实现对成绩数据的指标量化和全面管理,通过各项统计指标清晰展现学生成绩的总体水平和个体差异,运用关联规则和决策树对成绩数据进行挖掘,从而发现成绩背后的潜在规律和关系。系统在实现上,采用Java EE技术规范,通过开源的Struts、Spring和Hibernate开发框架实现系统的开发,运用开源Weka作为数据挖掘引擎,构建了基于MVC的开发解决方案。当然,本文的重点并没有放在这些技术的具体实现上,而是着重于关联规则和决策树在学生成绩的分析、设计和实现上。系统开发完成,在正式部署运行之前,需要对功能和性能进行测试,测试结果表明,学生成绩挖掘系统可以实现教学质量的精细化管理,通过各个指标实现对总体成绩的多维度展示,通过关联规则和决策树挖掘可以分析个别学生的学习水平、影响学习不佳的因素等,真正实现成绩数据的全面利用和有效管理。