数据挖掘是由数据库技术、数据可视化、统计学、信息检索、人工智能、机器学习和高性能算法组成的一个庞大领域。如今随着数据挖掘技术的快速发展,数据挖掘技术研究重点逐渐由理论研究转向实际的应用方面。数据挖掘的实际运用已经在商业领域取得了巨大的应用价值,并在各行各业中广泛应用。本论文从普通高考数据着手,采用数据挖掘技术和数据可视化的方法,综合运用数学、计算机编程语言的相关学科的技术,对其进行挖掘。本文主要内容可以概括为以下三点:本文介绍了研究的背景和数据挖掘基本概念、任务、功能、常用技术及未来的发展方向。采用关联分析、决策树分析、聚类分析等数据挖掘方法,研究考生生源地等级、成绩等级、毕业学校等级、考生是否被录取之间的内在关系。综合分析比较,选用合适数据分析的数据挖掘工具。研究分析表明,将数据挖掘技术应用在普通高考领域,能够从这些信息中挖掘出非常有价值的知识,可以给考生提供有效的决策支持。具体有以下几个方面:一方面招生主管部门根据概念描述法得出各地区录取率变化,从而制定相应的政策,来提高整体教学质量。另一方面考生可以根据数据分类分析法找出该分数段的志愿级差,从而科学、合理地填报志愿。