近年来，随着数据库技术的发展和广泛应用，促使商业和科研领域积累了大量的数据，传统数据分析技术在处理这些大数据时候存在种种的局限，并且不能够满足人们期望从数据中得到更多信息的期望。在这个背景下，为了能够从大量的数据中得到更多有用的信息，数据挖掘技术得到了广泛而深入的研究，并且在诸多领域得到了成功的应用。随着中国从过去的精英高等教育到现在的大众教育迅速变化，越来越多的人能够享受高等教育，特别接受高等职业教育的人的数量，增长则更明显。现行的高考制度和管理体系，在一定程度上也存在有一些缺点，教育政策制定者一直在努力改革高考制度和招生制度。大部分学生对专业的掌握程度取决于教育的质量和重视程度。因此，高校的教育，目的是提高他们的综合素质。为了达到这个目的，首先我们必须在深入了解学生入学的特点，结合高校自身的特点，制定相应的招生策略，把与相关专业适合的学生招进来，然后再对招进来的学生因材施教，以形成具有自身特色的教育体系。本文深入研究了数据挖掘技术在高校招生管理中的应用，充分利用数据挖掘中已有的技术，利用关联规则和决策树算法，并且结合高校招生数据的特点，对Apriori算法提出了一种基于哈希的简单改进，以C4.5算法为基础，综合一个简单的投票策略，使得其准确率得到了提升，最终实现了一个可行的数据挖掘方案，因而能够为高校的招生管理工作带来新的提升，同时为学生的培养提供有益的指导.