现阶段,我国高校规模越来越大,高校的学生数量也随之剧增。为了提高学生管理效率,大部分高校都启用了一卡通管理系统。校园一卡通内存贮着大量数据,包括设备信息、人员信息和各种各样的流水信息。这些信息能够反映学生在学校的生活和消费的规律。但是,现阶段,大部分学校的一卡通系统的这些流水信息并没有得到进一步的利用,其深层次的有用信息并没有得到有效的分析与挖掘。因此,本文利用数据挖掘技术,对高校一卡通系统中存放的数据进行深层次的挖掘与分析。本文首先对国内外一卡通数据分析的现状进行了较为全面的比较分析,对数据挖掘相关技术进行了分析研究。在此基础上,根据一卡通数据分析现状,本文对一卡通数据挖掘存在的主要问题进行了详细分析并提出了一卡通数据挖掘的功能需求,然后建立了一卡通数据挖掘的业务模型。该系统根据数据挖掘的需求,对一卡通中存放的各种数据进行了预处理,并且构建了数据挖掘的一卡通数据集。数据的预处理过程主要包括了一卡通数据的抽取、清理、集成、变换和规约。在一卡通数据集的基础上,本文采用K-Means++聚类算法对一卡通数据中的消费数据、用水记录信息进行分析,得出了这些数据的内部规律,最终完成了一卡通数据的挖掘。本文以校园一卡通产生的数据为分析基础,采用数据分析和数据挖掘技术对在校学生的消费数据、热水消费数据以及图书借阅数据进行分析与挖掘,以发现数据内在规律和关系为目的在产生的这些数据上挖掘出有价值的信息。从而为学校贫困生的评选、供水、图书采购以及各项政策制度的制定提供数据支撑,对推动学校各项事业的快速发展起到了重要作用。