党和国家高度重视学生体质健康,习近平总书记提出,“少年强中国强,体育强中国强”,并号召全国广大青少年学生积极投身体育锻炼,做到德智体美劳全面发展,成为祖国建设的栋梁之材。当前,学生体质健康状况是高校体育工作的重要评价指标,《国家学生体质健康标准》测试成绩是学生体质健康状况好坏的最直接体现。如何科学准确的分析评价《国家学生体质健康标准》测试成绩,促进学生积极投身体育锻炼,是培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人的基础性工作。梳理现有相关研究发现,《国家学生体质健康标准》测试成绩的保存、分析与评价研究存在着数据应用不到位,数据分析不深入,数据应用个性化不强、科学性不高等问题;现有大学生体质健康平台存在无法满足管理者、教师、学生多角色的实际需求,帮助体育教学和管理不够,指导大学生科学运动、促进体质健康不足等问题,亟需优化和设计相关算法,搭建与现代信息技术发展同步、满足各方实际需求的大学生体质健康评价平台.因此,本研究提出了基于数据挖掘的大学生体质健康评价优化算法及平台设计问题。研究综合运用文献资料法、聚类分析法、决策树分类法、数理统计法、逻辑分析法、计算机系统设计方法等多种研究方法,利用数据挖掘技术和Python、Jupyter、CiteSpace、Spss等工具,根据大学生体质健康数据的实际属性,优化了大学生体质健康数据处理算法和学校学生总体评价决策树算法,设计了班级总体态势诊断算法和学生个体态势诊断算法,基于算法设计了大学生体质健康评价平台,并测试了大学生体质健康评价平台的基本功能。研究得出以下结论:（1）K-means聚类分析优化算法能够有效剔除大学生体质健康数据中的无效数据,提高大学生体质健康的评价效果。（2）大学生体质健康评价决策树优化算法能够有效对学校整体体质健康状况进行分析评价,其结果能够发现各个项目对体质健康评价等级的影响层次关系,为体育教学和管理提供建议。（3）大学生体质健康评价总体态势诊断算法能够有效对班级整体体质健康状况进行分析评价,其结果能够发现班级学生体质测试的优劣势项目,为班级体育教学提供建议。（4）大学生体质健康评价个体态势诊断算法能够有效对学生个体体质健康状况进行分析评价,其结果能够发现学生个体体质测试的优劣势项目和优劣势差距,为学生体育锻炼、提高测试成绩、促进体质健康提供建议。（5）大学生体质健康评价平台应用对上述算法和设计进行初步实现和测试,其为学校大学生体质健康状况、班级学生体质健康状况、个人学生体质健康状况提供更为便捷的评价,并为学生个人出具大学生体质健康评价报告,为体育教学、体育锻炼提供支撑。