现在我国经济取得了快速的发展,但是依然还有部分贫困学生因经济困难无法走进校园。随着高校贫困生人数的不断增多,资助项目越来越多,社会对高校管理工作要求也越来越高,教育管理也不得不与时俱进。校园数字化、信息化是各高校加速推进建设的目标。目前,各大高校建立了各自的管理系统,覆盖了学籍、人事档案、成绩、党务管理、财务、公文管理、图书馆、食堂等。这些不同的管理系统,拥有海量的数据信息。如果能充分利用好这些数据信息,贫困生认定工作将更加有效的开展。本文运用数据挖掘技术,针对一卡通现有的消费数据流水找出学生的潜藏消费特性,进而分析其经济情况,作为贫困生群体的消费界定,对贫困生的辅助认定有重要影响。论文将新的基于关联规则的决策树改进算法引用到贫困生的认定中。首先,分析了国内外贫困生工作现状;其次,分析了关联规则算法和决策树算法及其改进算法;再次,将改进算法应用到贫困生认定工作中;最后,将改进算法产生的结果和学校认定的结果进行对比评估。论文选取了3个专业贫困生数据记录共856条记录检验模型的分类效果,把最终的分类结果和学校认定的结果进行比较,最后得到结果一致的记录占比为87.03%。根据挖掘结果表明,该算法对于将来贫困生认定工作有重要意义。