伴随我国教育领域的改革和发展，现代计算机技术和通信技术在教育领域的应用，促使现代教育越来越关注学习主体的特征和需要，在现代教育理论的影响下，人们把关注点都转向了学生。教学管理过程中产生的大量学生数据在传统的分析方式下很少对学生本身的行为因素或者以学生为主体的学习方式的隐含影响因素做深层的分析，因此将数据挖掘技术应用到学生信息的分析中，将具有重要的研究意义和实用价值。本文主要工作如下：1.利用聚类技术中的K-means算法分析学生行为数据与学生学业成绩之间潜在的关系。在对数据挖掘中的聚类分析技术及其实际应用进行了较详尽的分析的基础上，根据大量学生数据以及采集到的学生学业成绩，挖掘学生行为与学业成绩之间隐藏的关系。分析结果表明学生行为对学生成绩有很大的影响，这不仅为学生提供有价值有意义的依据，最终实现学生的自我约束、自我教育、自我管理、自我发展和自我完善，也为校方更好的实践学生主体的教学方式提供更多信息与参考。2.设计并实现了综合校情分析系统，将学生行为与学生成绩的关系分析应用到综合校情分析系统中。综合校情分析系统的建设是为了使校方能够从客观实际出发，了解本校的综合情况和优劣势，及时发现问题和主要矛盾，促进管理决策的科学化。系统多方位、多层次，更高效地对众多纷杂数据进行分析、展示各类需要的信息，深度挖掘后呈现出来，为校方管理人员的决策提供数据支持。综合校情分析系统的主要功能模块有学生综合分析系统模块、消费情况统计和学生行为分析。