高校学生行为数据是一块值得挖掘的瑰宝。通过对高校的学科专业建设、人才培养、学生管理、校园服务等各种实践活动中产生的学生行为数据进行整合管理和数据分析,可以对学生的思想状态、学业进展、生活规律、社交关系等进行主题分析和预警,并实现预警信息的动态推送,对需要特别关注的学生及时引导,以确保学生顺利完成学业,成长成才。因此,研究设计学生行为数据分析系统对高校的教学管理、学生管理、可持续发展具有重要的现实意义。本文从实际管理需求出发,研究设计开发学生行为数据分析系统,设计学生画像、活动轨迹、图书借阅等主题分析和成绩挂科、社交关系、生活规律、宿舍晚归、联系不畅等预警功能模块,设计相应的数据库表结构;从学校的教务系统、学工系统、一卡通系统、门禁系统中抽取学生行为数据,对数据进行清洗和储存;运用Apriori关联和提升树分类算法,设计实现对成绩挂科、贫困生预测等功能进行分析预警的算法;基于信息熵和多元线性模型,设计实现分析学生社交关系等功能的算法;使用核概率密度和信息熵,设计实现对学生生活规律等功能进行分析预警的算法;并将数据分析结果以可视化方式展示。实验测试结果表明,设计的系统可实现对学生行为的分析和预警,可以对可能需要特别关注的学生进行及早引导和帮助,为提高关注效率以及安全管理工作提供重要的决策支持参考。