随着现代信息技术的不断发展,学校的各项业务也逐渐智能化、信息化。其中,最为显著的就是校园一卡通的应用。本文以山西师范大学校园卡关于学生就餐交易数据为研究对象,通过对数据进行处理并使用数据挖掘的相关技术来获取校园卡信息中的有用知识。全文先介绍了校园一卡通的相关背景与知识,接着对数据挖掘技术进行了阐述并介绍了数据挖掘技术的基本原理以及挖掘的核心算法,即C4.5、K-Means 与 Apriori算法。为了形成有利于挖掘的综合数据库,首先对校内一卡通的卡内信息进行了初步的分析并利用了数据仓库的有关概念,对所设计的多个数据库进行了集成与转换,由此建立了数据仓库。结合理论主要在三方面做出了探索性的尝试与努力。第一,使用聚类方法中的K-Means算法为基础数据先进行聚类分析,再采用C4.5算法对数据进行分类归纳以分析学生校园一卡通的消费情况与贫困的关联关系。第二,采用K-Means算法来挖掘学生校园一卡通的消费情况与学生成绩之间的关系。第三,使用Apriori算法通过对校园一卡通中学生消费数据的研究分析学校商户地理位置对商户营业情况的影响。本文的工作表明将数据挖掘的相关技术应用到一卡通消费的实际当中,通过对消费数据的挖掘与分析可以得到有用的知识,并将这些知识作为学校的辅助决策,这将是非常有意义的。此外,本文也为学校领导层在某些方面提供了更加直观有用的信息,同时也为未来学校综合信息知识获取的进一步研究打下坚实基础。