在过去的几十年中,随着全球信息化的发展,人们逐渐意识到了在社会活动中产生的数据所具有的价值。数据挖掘技术作为发现信息中隐藏价值的重要手段,成为了研究的热点之一。在零售业、服务业和金融业等领域,许多重要的决策都来自于数据挖掘方法所发现知识的支持。然而,作为国家发展核心要素之一的教育行业,虽然近年来在信息化发展上取得了一定的成绩,但如何利用数据挖掘的方法来提高高校决策管理的水平,还值得我们做进一步的探索。本文使用数据挖掘技术,通过研究分类决策树中的C4.5和聚类方法中的K-Means算法,结合浙江省某高校历年保存下来的招生数据,完成了数据处理、预测模型建立、结果分析等一系列工作。并在分析的过程中,探究了使用统计学上标准分方法,解决了不同时间和空间维度上成绩数据由于缺乏统一的参照系而无法比较的问题,为数据分析提供更多的手段。通过这项研究,以高校招生业务为切入点,尝试了将数据挖掘技术从商业领域引用到高等院校的决策管理优化中来。研究了高校在招生计划制定过程中,使用数据挖掘方法来处理多种非确定决策问题的能力。结果表明,利用数据挖掘的手段,可以进一步掌握教育行业当中隐藏着的未来发展趋势,提升高校决策管理水平,从而推进创新型国家和人才强国的建设。