随着全球信息化的发展,信息大量的增加和堆积,人们就需要从大量信息数据中提取重要信息以支持人们的工作和决策,因而数据挖掘技术的研究就成了一种迫切的需要。同样,在现代的教育考试领域,大量的考生的数据和信息都通过计算机以数据的形式保存下来了,这些数据和信息同样蕴藏着大量的关于教育考试的各种潜在的信息规则,也需要数据挖掘对这些数据进行的研究和应用。论文首先讨论了数据挖掘的概念,介绍数据挖掘的环境---数据仓库,而后对数据挖掘的算法、使用的技术、实际的挖掘过程、数据挖掘的体系结构进行了研究。并根据数据挖掘的特点,分析、论证了在北京考试院自学考试系统考生流失分析需求使用数据挖掘的必要性,并根据实际的需求选择了决策树种的SLIQ算法作为解决实际工作需要的算法,详细的描述了SLIQ算法中的数据准备、分裂方法;通过与实际考生流失分析系统书及挖掘需求的结合,建立一个关于考生流失系统数据挖掘的数据仓库,按照SLIQ算法,通过对考生的公共课考试成绩、考试次数与考生毕业情况关系的分析,使用数据仓库中的考生数据进行决策模型的培训,建立了一个考生流失分析的决策树模型。并通过模型为北京市考试院为减少自考考生的流失的策略,做出理论的支持。