数据挖掘技术是一种利用算法在海量数据中提取有价值信息和知识的过程。随着信息技术的飞速发展，人们每天都会产生和接收大量数据，但这些数据的复杂性和庞大数量使得仅凭传统数据处理方法难以进行深入分析和挖掘其潜在价值。数据挖掘技术通过使用统计、机器学习和数据库技术，能够从数据中挖掘出潜在的、有用的、易于理解的知识。
云计算是基于互联网的计算资源共享，提供动态可伸缩的虚拟化资源，用户可以通过网络使用这些资源。云计算具有海量存储、高效计算、易扩展等特点，弥补了传统数据挖掘技术在处理大规模数据集时的不足。
云计算与数据挖掘结合，能够有效处理和分析大数据，支持数据挖掘算法在大型数据集上执行。这种结合主要体现在云计算平台能够提供所需的存储和计算资源，满足数据挖掘的需求，同时云计算的弹性伸缩和高可靠性也极大地提升了数据挖掘的效率和能力。
云计算平台下进行数据挖掘的显著优势主要体现在以下几个方面：
1. 存储能力：云计算平台能存储海量数据，解决数据存储容量不足的问题；
2. 成本效率：利用云计算平台的分布式计算资源，能够有效降低数据处理成本；
3. 处理能力：云计算强大的计算能力能够提升处理海量数据的速度和效率；
4. 灵活性：云计算模式下用户可以根据需求，灵活地获取所需资源，提高系统的容错性。
在高职学生专业倾向性分析方面，利用云计算平台下的数据挖掘技术可以发现影响学生专业学习的因素，从而为学生专业选择提供参考。通过收集和分析学生的学习表现、兴趣爱好、成绩等多维度数据，可以挖掘出学生专业选择背后的复杂因素和规律，帮助学生更科学地进行专业选择，减少盲目性和错误选择。
基于B/S架构的云计算模式下数据挖掘平台的框架结构为用户提供了从数据存储、管理到挖掘分析的全面服务。在这个框架中，用户可以方便地通过浏览器和账号登陆系统，利用云计算平台提供的IaaS、PaaS、SaaS等服务，完成数据存储、查询、挖掘等操作。
高职生源专业倾向性分析系统的实现，是一个涉及人机交互界面设计、数据管理子系统以及数据挖掘子系统等多个组件的复杂过程。系统需要能够处理来自不同终端的访问请求，提供稳定的数据存储和查询功能，以及高效的数据挖掘算法来分析数据，并将分析结果以直观、易懂的方式呈现给用户。
在构建数据挖掘平台的过程中，需要考虑数据的隐私保护和安全问题，以确保在挖掘过程中不会侵犯学生的隐私权益，同时保证数据在存储和传输过程中的安全。
总结而言，数据挖掘技术在学生专业倾向性分析中的应用，借助云计算技术的强大计算和存储能力，可以有效地分析影响学生专业选择的因素，为学生提供科学、合理的职业规划指导，帮助他们更好地了解自己的职业倾向，进而作出明智的专业选择。同时，云计算平台的数据挖掘技术能够处理大规模数据集，能够为教育决策者提供更加深入的数据分析结果，为教育政策的制定提供数据支持。
