随着近年来高等教育的扩招,高职院校收费的持续上涨,高校贫困生问题日益突显,甚至一度成为社会关注的焦点。为此,国家出台了一系列的贫困生扶持政策。在实施过程中发现,面对数量庞大的贫困生,其个人信息的管理成了亟待解决的问题。对贫困生的界定没有统一的标准,贫困生信息量大,无法规范管理,使贫困生信息管理工作显得繁琐而低效,并造成大量的人力资源和数据资源的浪费。针对这一现状,结合本人从事某高校信息管理的工作内容,在现有信息管理系统的基础上,本文主要做了以下工作:首先,本文介绍了数据挖掘技术的概论,并选择关联规则的Apriori算法进行数据挖掘。其次,本文基于本校贫困生信息管理的困难,结合学生信息管理的现状,设计了高效贫困生评价分析系统,通过贫困生信息管理、贫困生困难程度评价、误判申诉等功能模块,解决现有的贫困生评价的工作难点。最后,本文运用Apriori算法对贫困生信息进行数据挖掘,寻找数据中的关联规则,并对规则的有效性进行验证,以辅助高校贫困生评价工作的开展。本课题设计和实现了高校贫困生评价分析系统,其将数据挖掘的Aprior算法应用于贫困生评价工作,在完善贫困生信息管理的同时,分析数据的关联规则,为高校的贫困生评价工作提供了更科学、可靠的评判标准。