随着高考人数的逐年下降，各个高校每年都面临着严峻的招生问题，特别是高职院校如何在激烈的竞争中生存，就业率和就业方向、就业薪资是一个很重要的指标。现在每个高职院校对自己每年总的就业率，不同专业的就业率及就业方向都做了详细的统计，所以在数据库中都积累了大量的毕业生的就业信息。这些数据对高校来说是宝贵的资源，如何利用这些数据在宏观上进行决策分析，体现出其真正的价值。通过对现有数据的分析，知识提取找出专业与就业岗位、就业地区、单位性质的关联度，通过对知识的提取可以对高职院校在专业建设、职业目标、职业方向、课程定位等方面做一个技术上的指导或者对如何开设符合市场需求的专业、如何合理的、高效的课程编排都有相当大的指导意义。数据仓库与数据挖掘技术能从这些数据中发现其关联规则，通过分析从中提取有价值的信息并用于决策上的指导，把数据仓库与数据挖掘技术引用到高职院校的毕业生的就业数据上，可以解决上述描述的问题。本论文以海南软件职业技术学院的2007年到2011年的毕业生的就业数据来分析，利用数据仓库作为基础，利用OLAP分析和数据挖掘技术来进行有价值的信息挖掘。实现的目标有：一、选择合适的挖掘工具二、通过从就业统计数据库中对就业的历史数据抽取、转换、装载到数据仓库，以完成一个简单的数据仓库设计三、采用数据挖掘的聚类分析、关联分析方法和分类预测方法，找出专业与就业地域、就业岗位、就业单位性质的内在关联情况四、根据所分析的规则和知识的发现通过做比较，提供给决策者一个参考标准及提出一定的意见和建议。研究分析表明，利用数据仓库与数据挖掘技术对毕业生就业数据进行分析、提取，能从中发现潜在的知识对专业建设、职业目标和职业方向、开设符合市场需求的专业等方面都有很大的指导意义。