近年来,越来越多的高校开始注重智慧校园建设,在建设过程中伴随着海量数据的产生,包括学生管理系统中的学生信息数据、图书管理系统中的图书借阅数据和机房的学生上网数据等,其中,在高校校园一卡通系统中,以大学生为主体的消费流水数据的数据挖掘分析的有效结果对高校管理者决策者的管理决策有着重要的理论与实践意义,因为消费流水数据背后隐藏着学生的行为轨迹,而如何在这些校园数据中挖掘有效结果并利用成为关键问题。校园一卡通用户行为分析系统能够有效提升学校的信息化管理水平,通过对校园一卡通中消费流水数据的挖掘,有助于分析学生就餐消费行为轨迹,为贫困生等级标准划分提供数据依据。本文以某大学一段时间内本科生校园卡消费流水数据作为数据源,设计可持续处理学生消费流水数据的数据挖掘系统,本文研究内容有以下四点:第一,深入研究学生校园卡消费行为国内外研究现状与聚类关联分析算法国内外研究现状,总结并借鉴数据挖掘相关方法和理论。第二,详细阐述数据挖掘技术的相关概念,分析学生校园卡刷卡行为的数据挖掘基础。第三,按照软件工程的标准对系统进行需求分析,设计挖掘学生消费流水的分析系统,包括功能结构设计、流程设计和挖掘模型设计三部分,系统功能模块设计包括登录功能模块、数据预处理功能模块、聚类功能模块和关联规则分析功能模块,以及对系统数据库的设计。对系统核心算法的研究,包括K-means算法和FP-growth算法,以及详细阐述各自优化算法的特点和优势,更好的分析学生消费流水数据。第四,设计基于数据挖掘技术的大学生消费行为分析系统,使用学生主体消费数据进行试验,分析数据背后隐藏的各消费群体的消费模式。使用等价类划分方法和边界值方法对系统进行测试,证实系统的有效性。本研究将学生主体消费流水数据应用于学生消费行为分析系统上,并将分析结果协助高校管理者和决策者的管理和决策,具有可行性,既分析了学生在一段时间内的消费行为活动趋势,也为预警和监控学生的行为轨迹奠定了坚实的基础。