《加快推进教育现代化实施方案(2018-2022年)》提出要充分利用信息技术开展人才培养模式和教学方法改革,加强学生学习行为数据的数字化记录和分析,以信息技术推动职业教育质量提升。基于大数据技术的学习分析的出现及应用对我国教育信息化的发展具有积极意义,但从现有的研究文献中了解到,基于大数据技术的学习分析研究多集中在高等教育领域,在中职教育中还有待进一步推广和深入研究。虽然传统的教学方式也能对学生学习数据进行分析,其结果也能对学生学习效果产生影响。但传统的方式周期过长,信息化程度较低,学习分析技术的应用可弥补这些不足。因此本文结合中职计算机应用专业学生实际和特点,利用文献研究法对数据仓库和数据挖掘在学习分析中的应用进行分析和研究,主要工作如下:首先构建了应用于中职计算机应用专业的学习分析模型;以重庆市垫江县第一职业技术学校计算机应用专业学生相关数据为来源,设计和搭建了数据仓库;通过关联规则算法对学生成绩数据进行挖掘,得出课程之间的关联性及先后排序建议;在分析过程中考虑到,学生的个体因素对学生成绩的影响,运用了K-Means对学生数据进行聚类分析,根据聚类结果的若干特点提出具有针对性的教学建议。为了更好的将挖掘结果应用到实际教学中,本文提出一种将关联规则和聚类挖掘结合的新方法,将关联规则得出的课程关联和聚类分析的成绩影响因素构成新的挖掘属性,完成对学生成绩的低分预警,以网页可视化形式反馈给教师,可实现对学生学习行为的提前干预。本文应用数据仓库和数据挖掘技术对中职计算机应用专业学生数据进行分析,为中职计算机应用专业的教学和管理提供可资借鉴的途径和方法。可视化的低分学生成绩预警,也可以为教师干预学生行为,提供更准确更科学化的依据,以达到提高学生整体质量,有针对性的展开教学工作,优化教学效果的目的。