随着我国教育改革的逐步深化,各高校继续教育学院蓬勃发展,招生规模逐步扩大。随之而来竞争也日趋激烈,其中招生生源更是各校必争之地。众所周知,生源是一个学校的生命线。如何利用以往的生源信息为招生管理提供决策支持以适应日趋激烈的招生环境,是摆在各继续教育学院面前急待解决的问题。大数据时代的到来使得人们越来越重视信息的价值,数据仓库的重要性也正逐步被人们所认识。数据仓库是一种新的数据处理体系,它从决策的角度管理组织数据,结合联机分析处理和数据挖掘组成决策支持系统,辅助决策。论文以某继续教育学院2010年至2013年的招生录取数据和日常学籍管理数据为依据,从应用的角度,以数据仓库技术为基础,利用OLAP和数据挖掘进行统计分析及知识发现。具体内容如下：一、紧紧围绕招生决策分析主题,采用概念模型、逻辑模型、物理模型三层数据模型合理地进行数据仓库设计。对来自于不同系统的数据源进行抽取、转换、清理、加载,完成生源数据仓库的建立。二、基于生源数据仓库进行联机分析处理,主要对录取人数具体情况、生源的文化程度及年龄段分布、专业录取人数趋势、生源质量及生源流失情况进行综合分析并将分析结果予以直观的展现。三、采用聚类分析、决策树分析、关联分析三类数据挖掘算法对生源数据仓库中的数据进行挖掘,发现函授站点、录取年份、学历层次、成绩档次、文化程度及报到注册率之间的内在联系。四、根据上述联机分析处理和数据挖掘的结果,进行规则获取、分析评估与比较,提出招生建议及策略,供招生管理人员进行决策参考。研究分析表明,数据仓库及应用技术能在继续教育学院招生领域中发挥重要作用。它能发现招生信息中各种潜在的、有价值的规律,提供有效的决策支持信息。据此招生部门可以科学地设置招生计划,合理地制定招生策略,有针对性地指导各函授站的招生工作帮助其有侧重地展开宣传,从而提高招生人数、生源质量及报到注册率。这对继续教育学院扩大规模、提高办学质量具有重要的意义。