自改革开放以来,在党和政府的正确领导下,我国的经济发展迅速,人民的生活水平日渐提高,在满足物质生活的同时也在追求着精神生活。人们的出行方式,购物方式,支付方式等发生着天翻地覆的变化,由此带来的数据激增引起了相关学者的关注。近些年来,数据挖掘技术在我国火热进行,机器学习算法在竞赛界热火朝天,人工智能的发展研究在科技界如日中天。人们历经忽视数据,关注数据,重视数据,分析数据,利用数据的历程,本论文正是依托实验室项目通过分析数据获得相关需求。这几年,尽管社会大背景发展良好,我们大部分人通过奋斗都过上了不愁吃不愁穿的生活,但是仍旧存在一部分群体处在贫困之中,他们需要政府的帮助,社会的救济来摆脱贫困。由于我国幅员辽阔,人口众多,再加上历史发展原因,我国的贫困人口总数不能清晰给出,贫困人民生活状况无法准确评估。尽管我国扶贫事业不断发展,扶贫体系不断完善,扶贫力度不断加大,但是会出现一些地区年年扶贫年年贫的现象,申请的扶贫资金犹如天女散花的形式到达贫困户手中。为了反贫困事业的顺利进行,习近平总书记提出了“精准扶贫”思想。要想扶贫工作有成效,就要重视精准二字。那么如何精准识别贫困户成为了首要问题,本论文就是利用数据挖掘技术构建贫困等级评价模型来实现贫困户的精准识别。为了完成精准扶贫数据分析系统,本论文深入研究了数据挖掘的主要分析方法,特征选择算法,分类预测技术的过程以及常用的分类算法。经过研究,本论文提出了一种基于REAHCOR特征选择和GBDT的贫困等级评价模型,创新之处在于REAHCOR特征选择算法。同时介绍了JavaEE开发平台,B/S架构和相关框架开发技术。从整体上看,本论文首先介绍了扶贫信息管理的发展现状和贫困分类预测研究现状,然后介绍了相关技术知识,在此基础上对整个系统的需求,可行性进行分析,设计精准扶贫数据分析系统的结构和功能,最后依靠系统拥有的数据加上实验室优质设备实现了该系统并进行了测试,同时验证了贫困等级评价模型的有效性。