目前,我国的扶贫工作已经进入最后的冲刺阶段,我们要在2020年到来之时打赢打好这场精准扶贫、精准脱贫的攻坚战,为我国全面小康社会的到来做好相应的准备。因此提升政府部门针对贫困地区贫困人口的扶贫政策帮扶成效,让相关扶贫政策措施得到更加有效的落实,从而能够更加精准地对贫困人口进行帮扶,对我国目前的帮扶工作的顺利完成有着至关重要的作用。对于目前扶贫帮扶成效的研究不仅要从理论与政策角度分析,还要从帮扶数据角度对扶贫工作的帮扶效果进行深入的挖掘,在浩如烟海的扶贫数据之中发现可能存在的对我国扶贫工作开展有指导作用的因素。论文则以数据挖掘为理论依据,通过对某县精准扶贫大平台中农户数据的挖掘,从经济、教育、医疗等多个不同的维度来分析政府的帮扶政策对该地区农户产生的影响,为政府分析相应地区的帮扶效果,调整帮扶政策与手段提供依据。论文具体研究内容如下:(一)基于关联规则算法贫困特征的分析挖掘将精准扶贫大平台中的数据以马斯洛需求层次理论为基础对其整理与筛选,将筛选整理之后的数据以贫困村为基本单位,进行基于Apriori数据挖掘算法的农户基本信息挖掘,通过最终贫困村关联规则频繁项集获取与每个贫困村目前的贫困现状相关联的多维贫困项,从不同的维度分析贫困村的贫困特征,为政府对帮扶政策的调整提供理论依据。(二)基于K-means聚类的农户帮扶成效研究在精准扶贫大数据平台中,针对政府给予该县农户在经济、教育、医疗等维度的帮扶措施分析,选择近三年政府针对农户的经济帮扶数据运用K-means算法以村为单位进行聚类分析,将该县的所有贫困村划为不同的类别。将聚类之后的结果与之前的贫困特征关联结果相结合,找寻异常帮扶现象并分析帮扶成效,提出合理的建议。(三)精准扶贫帮扶成效分析系统的设计与实现将之前针对帮扶成效的研究结果进行可视化,对精准扶贫帮扶成效分析系统进行设计与实现,将其应用到实际扶贫工作中,让扶贫工作人员可以通过将农户基本信息和帮扶数据导入系统,按照相应的规范进行操作,就可以得到政府对于该村的政策帮扶的成效状况,并针对存在的异常帮扶现象能够进行及时有效的调整,为政府在精准扶贫工作中提供帮助。