在高等教育领域中，数据挖掘技术的应用正逐渐成为研究的热点。数据挖掘技术是指利用机器学习、统计分析和数据库技术等对大量数据进行分析，提取有价值信息和知识的过程。在高校成绩分析中，数据挖掘技术可以挖掘学生的学习数据，分析影响成绩的因素，从而对学生未来的成绩进行预测，并为教师提供教学改善和个性化教学的参考。
文中提到的数据挖掘技术主要应用于高校学生成绩的分析，构建数学模型，开发成绩分析算法，预测学生在课程中的表现。研究方法中，利用了问卷调查收集水电与建筑专业学生的相关数据，进行了数据处理和分析。通过对257份有效样本的属性和取值进行统计分析，为每个样本建立了一个序号，并对每个属性值的类型进行了分类，包括性别、家庭人数、知识能力点、高中类型、绩点、重点高中普通职业中专、高考成绩、复习材料、使用网络、奖学金情况、课程学习时间、课堂笔记来源以及家庭收入等。
在这些属性中，既有分类属性（例如性别、是否为重点高中等），也有数值型属性（例如家庭人数、高考成绩、课程学习时间等）。通过分析这些数据，可以帮助识别学生的学习表现与这些属性之间的关系，从而发现可能影响学生成绩的因素。
文中还提到了朴素贝叶斯分类器和C4.5决策树算法的使用。朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的概率分类器，它假设每个输入变量是独立的。在高校成绩分析中，朴素贝叶斯分类器可以用来计算给定学生属性条件下，学生属于特定成绩等级的概率。C4.5算法是基于信息增益来生成决策树的，能够有效地进行分类，是ID3算法的改进版本，适用于处理连续型和离散型属性的数据。
研究的最终目的是为了早期发现成绩不理想的学生，并采取补救措施，提升学生的学习方法，从而提高教学效率。通过对学生历史成绩数据的分析，预测未来的学习成绩，同时为教师提供必要的反馈，使他们可以根据分析结果调整教学策略，设计更为合适的教学计划和课程设置。
此外，数据挖掘技术在高校成绩分析中的应用还能够帮助高校行政人员根据分析结果来调整课程设置，因材施教。这不仅提升了学生的学习方法，还保证了高校的教学质量。
总结来说，数据挖掘技术在高校成绩分析中的应用是一种高效的方法，它能够从大量复杂的数据中提取有用信息，并预测学生的学业表现。通过使用不同的数据分析模型，如朴素贝叶斯分类器和C4.5决策树，教育工作者可以对学生的学业成绩进行有效分析，发现影响成绩的因素，并据此采取相应的教学策略或干预措施，从而提高学生的整体学术成就，实现教育的个性化和高效化。
