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大学生的心理健康水平不仅直接影响自身的成长，还会影响校园的安定，进而影响社会的和谐与全民素质的提高，因此大学生心理问题已引起社会普遍关注。各高校一直在努力改进大学生心理健康教育工作，针对大学生各种心理干预模式的探索也逐渐成为研究的热点。随着数据挖掘技术的发展成熟以及在各行各业的成功应用，该技术在发现隐藏于数据中的规律或模式方面体现出来的优势是其他技术不可比拟的。本文搜集和查阅了大量的相关文献资料，对数据挖掘技术如何应用与大学生心理问题数据分析进行了探讨。本文阐述了数据挖掘的研究现状和大学生心理问题的现状，深入分析了在大学生心理问题分析中引入数据挖掘技术的可行性，并对数据挖掘的概念、功能、技术、方法和过程等内容进行了介绍。在研究分析了数据挖掘的决策树技术后，以某高校2012年在校生的心理问题数据作为研究对象，采用决策树对大学生心理问题数据进行了分析，主要工作包括：确定挖掘对象和挖掘目标；对原始数据进行预处理；根据所用数据的特点，选择决策树C4.5算法构造了学生某种心理问题有无症状的决策树模型，并使用替代错误率与PEP算法对其进行剪枝；最后，基于对剪枝前、后的决策树模型的分析和比较，从最优的决策树模型中提取分类规则，为高校心理健康教育工作提供了科学的决策依据。本文还利用SQL Server2008与ASP.NET等技术，设计并实现了一套大学生心理问题数据管理系统，增强了数据挖掘技术在大学生心理问题分析中应用的易操作性与实用性。测试结果表明，该技术的应用为高校的心理健康教育提供了新的思路，为预防型大学生心理健康教育模式的构建提供了新的途径。