现代社会信息化建设高度发展,各高校教育管理工作也围绕智慧校园展开。高校一卡通的普及与各大数字业务平台的记录积累,共同创造了校园大数据环境。校园数据存储着学生的多维记录,其也具备数据数量大、更新快、类型多等特点。从这些海量数据中挖掘出有价值的信息,辅助高校管理者更了解学生行为特性和心态状况,及时关注异常数据做出预警,是高校信息化建设过程的重要目标。论文将数据挖掘技术与传统统计分析技术融合在高校数据管理过程中,整合多源校园原始数据,针对不同的研究目标采取相应的研究模型,贯彻高校对学生展开精细化、精心化、精准化管理理念,搭建学生信息管理平台,助力智慧校园建设。本文主要完成内容如下:(1)收集学生多源校园数据,并对原始数据进行整合、清洗、脱敏等预处理操作。(2)构建学生立体画像。通过搭建四层学生标签体系,并将模型标签输入两阶段离群点检测聚类模型,即Lof局部异常点检测算法与改进的k-means聚类算法,生成立体的各类学生画像,并锁定需关注学生和优秀学生群体。(3)研究家庭经济贫困学生认定模型。结合学生行为数据和数据挖掘技术,分析学生行为特征与家庭经济状况的关联性。基于构建的多维特征集训练预测模型,科学客观地生成资助判定结果,响应国家精准资助政策。(4)辅助高校精细化监督管理。分析离群点学生群体数据,对社交封闭、生活不规律以及学业靠后的学生给予不同角度关注。并结合传统SCL-90量表和调查问卷的分析结果,探讨与学生情绪波动相关的可量化指标。及时定位预警异常数据学生群体,便于管理者线下关注。