我国目前工读学校学生人数呈增多趋势,对工读学校学生的矫正工作的研究在近几年取得了重要进展。本文通过对数据挖掘技术的合理利用,结合某市工读学校的实际情况,对特殊学校的学生数据进行了科学的分析和研究。本文的主要工作包括:首先,介绍了数据挖据的概念及基本原理,讨论了数据挖掘作为找到隐藏信息的一种过程所使用的一些常用方法和模式以及数据挖掘用于现实领域和在实际工作中取得的一些成就。其中,重点讨论了数据挖掘中关联和分类两个经典模式的概念,介绍了其中的几个经典算法,并着重讨论了一种基于贝叶斯定理的决策树算法,分析了它与普通决策树算法的比较优势。接下来,利用上述方法对特殊学校的学生数据进行了详尽的分析,找到了在学生数据中的一些重要的关联规则,提出了一种能够分析学生缺失数据的贝叶斯算法,利用此算法建立了一种贝叶斯决策树,完成对特殊学校新生的学生分类。最后,在研究、分析了特殊学校学生数据的基础上,建立了特殊学校学生分类系统,这个系统有保存以前的所有的学生数据,并产生新的填充缺失数据的算法和对新生分类的多个重要功能。这个学生分类系统的研发与实验对建立特殊学校学生的分类和及矫正学生不良行为具有良好的指导作用。