智慧校园的建设是教育信息化发展的新需要,科学技术的快速发展使得高校信息化建设走向大数据时代,在高校信息化的建设过程中,生成了海量的数据,因此提升数据获取、治理、分析挖掘等的效率迫在眉睫。该文对智慧校园背景下的相关技术进行研究,建立了一个大数据一体化平台。通过对在校学生的各种行为数据的分析,进而挖掘出这些数据背后潜在的价值,以此提升智慧校园的建设,促进高校教育水平的提升。首先在回顾高校信息化发展进程的基础上对智慧校园的相关理论、智慧校园建设中应用到的相关技术以及智慧校园建设的四层基础架构模型等进行了探讨。对智慧校园的相关研究有利于加深对智慧校园以及智慧校园建设必要性的认知,更好的促进教育信息化的发展。其次,研究了建立大数据一体化平台的相关技术。介绍了大数据分析平台主要包括Hadoop和Spark;设计了高校信息标准,主要包含数据标准和代码标准,它们既是实现教育信息化和建设智慧校园的关键之一,也是实现高校信息化建设标准科学规范的主要途径;分析了作为大数据技术基础的数据采集技术;研究了用于清理冗余、杂乱无章数据的数据处理技术;研究了数据存储技术,通过对已采集到的数据的存储来建立相关数据库,并进行管理和调用;研究了能将数据挖掘的结果以图表的简化形式更直观的表示的数据可视化技术。最后,将大数据关键技术应用在高校智慧校园的建设中,设计了一个高校大数据一体化平台。在此平台中,对所涉及的模型算法中的随机森林算法进行了研究及改进,改进后的算法能更好的将数据进行分类。通过对学生行为数据的分析进行了实践,验证了该一体化平台能够较准确的分析总结学生行为规律与特性,挖掘学生行为特点背后所蕴含的信息,有利于管理者作出恰当的决策促进学生的健康成长。