随着新疆农业大学校园一卡通系统的功能不断完善和应用范围不断扩大,快捷、方便的刷卡方式已经成为全校师生在日常生活中必不可少的消费方式。由于在校师生在刷卡过程中产生了大量记录着持卡人日常生活各项情况的数据,同时这些蕴含着丰富知识的数据并没有真正被利用起来。研究如何有效对相关数据的进行管理和数据挖掘是我校能否建设成为智慧校园的关键。相关研究的开展在对学校进行管理工作提供决策辅助支持和提升学校的科学管理水平上都具有一定的现实意义。本研究以新疆农业大学校园一卡通系统中的学生日常消费记录、热水消费记录和图书馆刷卡记录等数据为研究对象,通过利用目前较为流行的数据仓库与数据挖掘技术对相关对象进行知识发现,并提出优化工作的建议。研究具体步骤如下:首先,根据需求分析,明确数据挖掘的研究目标并完成数据仓库的建设;其次,根据数据的特征选择恰当的算法进行相关挖掘研究工作,同时制定详细的挖掘方案,并建立挖掘模型。本研究完成了3个数据挖掘任务,分别是学生日常消费水平聚类模型的设计与实现、学生热水消费聚类模型的设计与实现和学生学习行为关联模型的设计与实现;然后,在已经建成的新疆农业大学一卡通数据分析平台上,针对每一个模型进行了数据可视化的实现;最后,通过分析模型输出的结果,为学校相关职能部门提出合理建议和改良方案。在数据挖掘算法研究方面,针对K-means聚类算法存在的不足,对算法进行了优化并应用在了数据分析平台中,另外,还对Apriori关联规则算法的原理进行了探究和实现。本研究通过综合运用数据仓库技术和数据挖掘技术完成了对校园一卡通数据分析的初步探索。研究结果表明对校园一卡通数据进行有效的数据挖掘,一方面可以提高学校相关部门的管理决策水平;另一方面,为将来我校建设更加完善的校园数据分析平台提供了可借鉴的经验。