近年来,数据挖掘引起了信息产业界和整个社会的极大关注,其主要原因是存在可以广泛使用的大量数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用,如市场分析、顾客保有、科学探索等。其中数据分类是数据挖掘领域研究的重要课题。目前用于分类的方法有很多种,其中决策树分类方法以其算法理论清晰、易被理解以及容易转换成分类规则等优点被广泛研究与应用。本文以“学生成绩管理系统”为研究背景,目的是研究如何将数据挖掘技术与现有的数据库系统相结合,从大量的数据中提取出隐藏在数据之中的有用信息,为学校的管理者提供综合分析。通过对数据挖掘基本原理、基本算法的研究开发了基于决策树算法的高考成绩预测分析模块。以改进的决策树C4.5算法为基础,根据学生成绩数据库中的信息建立一个决策树成绩预测模型,对学生高考成绩进行综合分析预测。通过对几种典型的决策树算法进行分析比较,本文提出了改进的C4.5算法。该算法是将高等数学中的一些原理与C4.5算法相结合,对算法中的信息熵及分裂信息量公式进行化简,以达到提高算法运行效率的目的。最后利用程序分别实现改进前后的C4.5算法并进行对比实验,经过理论分析和实验结果表明,改进后的C4.5算法提高了决策树的构建速度,减少了算法的运行时间。本文提出的改进算法改善了原始决策树C4.5算法的性能,表现出了良好的分类效果。