由于各行各业数据信息的爆发式的增长,工作人员急切的需要能够从这些冗杂的数据中提炼出有效的信息,加快日常工作的进度和效率,提高经济效益。在这样的需求下,结合高速发展的计算机、通信技术,利用现有机器学习算法。决策树算法可以根据已有数据进行分类、分析和综合推断,这样来指导解决实际工作当中的问题,提高工作人员的工作效率和准确率。随着无锡工艺职业技术学院的扩招,学生人数的不断增加,加大了学生综合素质测评的工作量,传统的测评方式不能满足学院新时期工作需求的条件下,积极的引进先进的管理技术尤为重要。把决策树算法应用到学生的素质测评系统中,能更好更有效的提高学生的管理成效,因材施教,加强学生能力和素质的培养。本文以决策树技术为研究对象,对其在无锡工艺职业技术学院学生综合测评系统中的应用进行了重点研究。本文把决策树相关理论应用到对无锡工艺技术学院综合素质测评系统中,进行了有益的探索和研究,主要内容如下三方面:(1)指标分析:为了对无锡工业技术学院综合素质测评做一个客观的评价,本文使用了层次分析方法,通过对测评系统中各项指标的权重运算,并根据权重值来判断作为数据挖掘库中无锡工艺职业技术学院综合素质信息方面的关键属性值,从而减少数据挖掘库的属性,避免由于挖掘字段过多而导致的所建的决策树过大,所形成挖掘规则没有好的评价效果的现象,继而减少数据挖掘的工作量,提高预测准确率。(2)系统分析:测评系统在深入描述测评指标和系统功能需求的基础上,还完成了学生指标数据的录入、数据合法性审核、数据查询、数据分析和决策的功能,为该校综合素质测评工作的决策支持管理提供帮助。(3)决策树算法:通过使用决策树C4.5算法,构建了基于决策树的无锡工艺技术学院综合素质测评模型,通过得到的决策树生成具体的分类规则,并对该规则进行分析,得出影响无锡工艺技术学院综合素质的因素,为该校综合素质测评工作的改进提供有力的依据,正确引导该校加强学生综合素质的全面发展。