随着数据挖掘技术的快速发展，各大高校逐渐开始重视校园中的大数据，通过挖掘校园大数据的价值，深入分析学生的行为，提高学校教学和管理水平。本文通过学习和调研大数据数据分析相关技术，对学生行为数据进行了科学合理的预处理，提高了数据的质量，然后通过从大量数据中提取学生的特征数据，从而为之选择合适的算法进行数据的 可视化分析。分别采用聚类分析、分类分析、回归分析以及关联分析算法对不同学生的学习行为数据进行深度挖掘，通过对比分析结果，不仅给出学生高效学习的有效建议，而且也给高校提供了高效科学的学生教育管理建议。
