数据仓库和数据挖掘是数据库研究、开发和应用最活跃的分支之一，也是决策支持系统的关键因素，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和数据仓库中的数据进行分析、获取知识的过程。它们的结合能更好地为企业或有关部门不同范围的决策分析提供有力的依据。纵观以往的教学管理系统，多半是OLTP系统，缺乏综合分析、辅助决策的能力；并且对其历史积累的海量信息中隐含知识的利用无能为力。对教学数据进行分析是教学评估的重要手段，采用先进技术对考试过程和教学环节中产生的数据进行多层次、多角度的分析，利用分析结果辅助教学决策是保证教学质量、提高学生素质的必然要求。本文通过对数据仓库理论和数据挖掘技术的研究，结合考试分析系统的特点，提出将数据仓库理论和数据挖掘技术运用到教学质量评估、考试分析中。首先本文介绍数据仓库的新技术，然后采用数据仓库技术设计了关于教学质量评估系统的数据仓库。并通过对数据仓库中的学生成绩采用数据挖掘中的神经网路算法进行分析，找出数据之间的潜在规则。