数据仓库和数据挖掘技术是信息技术研究的热点问题之一。数据仓库是一个支持管理决策过程的、面向主题的、随时间而变的数据集合，它是集成的，也是稳定的。数据挖掘是采用人工智能的方法对数据库或数据仓库中的数据进行分析、获取知识的过程。目前数据挖掘技术在商业、金融业以及企业的生产、市场营销等方面都得到了广泛的应用，而在教育领域的应用相对较少，随着高校招生规模的扩展，在校生人数越来越多，学生成绩分布越来越复杂，除了传统的学生成绩借机报复是到的一些结论外，还有一些不易被察觉的信息隐含其中，因而把基于数据仓库的数据挖掘技术引入到学生成绩分析中，可以找到影响学生成绩的真实原因，有地有针对性地提高教学质量。 本文在对数据仓库理论和数据挖掘技术的理解上，首先，介绍了数据仓库和数据挖掘的相关理论知识；其次，利用Microsoft的SQLServer2000AnalysisService进行多维数据的建模过程，结合大连软件职业学院的相关专业的相关课程成绩，建立了基于学生成绩的数据仓库，包括对学生成绩数据仓库的结构设计、模型设计及数据的抽取、转化和加载；最后通过将数据挖掘中的决策树算法应用于所建立的学生成绩数据仓库中，使用决策树算法生成决策树分析学生成绩优良与哪些因素有关，完成成绩分析决策树模型的建立。通过对高校成绩分析，可以挖掘出大量的、有价值的数据信息，必将对教学工作的开展与改进有着重要的指导意义。