随着我国高等学校信息化建设的不断发展,各大高校的规模逐年扩大,在校人数越来越多,随之带来的问题就是教务管理人员对于全校师生的管理与规划工作上压力也越来越大,因此将现代信息化的技术运用于教务管理工作,并提出一套智慧化、信息化的新型教务管理系统是至关重要的。数据挖掘技术在我国各个行业和领域的应用其实已经相当广泛,但是在教育行业特别是高等学校的教育信息管理方面应用比较匮乏。本文结合自身在山东某高校教务处一线的调查与研究结果,发现其教务管理系统虽然已经实现了基本的学生信息导入、在线选课、成绩录入与查询、考试查询等基本功能,但是仅停留在对数据进行查询、统计、导入导出的基础性能力。大部分数据从录入系统的那一刻起就只是简单的停留在数据库,并未对如此庞大数据量的信息进行有效的、深入的探索。而且相关研究发现,虽然教务处已经存放了全校师生,及课程、成绩几乎所有的数据信息,但并没有良好的利用在日常的工作当中。比如一年一度的学生转专业和辅修工作,学生没有渠道可以了解每个学院的招收条件,报名流程也需要手动填写一些数据库本身已经存放的选科、成绩和专业班级等信息,报名后也无法查看报名进度和评审结果,更不用说消息的同步性与实时性。诸如此类的问题,同样也会发生在各学院教师每学期的工作量申报和教研项目评审的每个流程环节中。本文的主要工作首先是充分的了解数据挖掘技术的各项分析方法与挖掘步骤,特别是关联规则分析算法的发展、利弊及其应用场景。最终选择使用关联规则分析中最典型的Apriori算法,对其原理、优劣进行了阐述,并优化改进了Apriori算法。算法的优化主要在第一步发现频繁项集中,Apriori算法存在着大量读取数据库的I/O操作,遂在扫描项集的过程中,对其每个子元素进行计数操作,在生成k-1阶项集时,子元素的计数值小于当前的项集阶数的即可进行删除或特殊标记,在下一次生成k阶频繁项集时即可减少对数据库的扫描操作,从而提高的算法的整体效率。其次,本文结合当代信息化发展的趋势,对于原教务系统中存在的诸多问题进行拆分与总结,按照软件工程的设计思想对新型教务系统的设计与实施进行了深入的研究与规划,最终开发了本套“教务综合服务平台”。从架构设计角度,使用Vue.js和Django两种关键技术对系统进行开发与实现;从功能模块设计角度,将本平台分为八大功能模块,并依次介绍了其实现的功能及应用场景;从数据库设计角度,详细的规划与设计了数据库表结构,并充分考虑到对老系统的兼容性、当下使用的便捷性、及后期的扩展性与维护性。本文最后将改进的Apriori算法运用于本平台,对平台中的数据进行深入的挖掘与分析,在学生的课程选择和各科成绩两个方面的应用与分析中,得出其中大量知识中存在的隐含的关联关系,对挖掘结果进行合理有效的分析,发挥数据挖掘的优势与潜力,给教师和管理人员的进一步决策提供解决方案。