自学考试制度在我国已经诞生了20余年。该制度为我国的国家建设培养了大批优秀的人才。实践证明,自学考试制度是符合我国国情的,是发展中国家办大教育的有效形式。然而,毕竟这一教育制度与传统的学校教育有很大差别,在其发展过程中,并无太多先进经验可以借鉴,缺乏系统管理的思想,同时也使得许多重要的资源并未得到有效利用。自学考试在这些年的发展中,积累了大量的数据。这些数据正是一种重要的、反映自考各方面成功或失败情况的资源。由于管理思想或科学技术等各方面的原因,对于这些数据深层、高层的使用还尚未开展,使得数据资源的利用并不充分。作为国际上新兴数据分析思想的数据挖掘,可以在纷繁复杂的数据中发现人们感兴趣的各种知识。不仅发现表观的现象,还可以挖掘间接的、隐藏的、内部的联系。而这些隐藏在数据间的知识对自考事业的发展有很大支持作用。本文通过结合数据挖掘的思想和方法,借助数据仓库和OLAP技术的支持,提出了对自考系统中的数据资源进行深层利用的方案。应用该方案,管理者可以发现专业相关程度及自考专业的发展趋势等专业课程设置知识,成绩数据立方体分析处理和命题水平评价等考试成绩分析知识,以期使管理者建立决策支持及数据挖掘的思想,推动自考事业科学、高速发展。