Teknolojinin hızlı gelişimiyle veri depolama sistemleri büyümekte, veritabanları daha fazla veri tutmaktadır. Hacmi hızla artan bu verilerin işlenerek içerisindeki örüntü ve ilişkilerin keşfedilmesi, bunlara dayalı geçerli tahminlerin yapılması, içinde bulunduğumuz bilişim çağında önemli bir ihtiyaçtır. Eğitimde mevcut verilerin işlenerek eğitim yönetim stratejilerinin belirlenmesi, kararlar alırken bu analitik sonuçların göz önünde bulundurulması eğitim sisteminden beklenen hedeflere ulaşmada büyük kolaylıklar sağlar. Bu çalışmada, başarılı ve başarısız öğrencilerin profilleri belirlenerek uygun önlem ve çözümler önerilmiştir. Öğrencilerin akademik başarılarına etki eden faktörlerin belirlenmesinde Veri Madenciliği yöntemleri oldukça etkili sonuçlar verdiği görülmüş, başarı-başarısızlığa etki eden değişkenlerin saptanmasında alışılagelmiş beklentilerin dışında farklı bakış açıları sunduğu saptanmıştır.

Data warehousing systems are getting bigger and databases can save much more data via increasing the technology.Discovering patterns and relations and making successful predictions based upon these datasets is a big necessity for this dataprocessing age. Getting valuable informations from data and developing management strategies might be very useful for thecompanies. It is not only important to get aimed targets in commerce but also educational management and educational desicionsupport systems. It is possible to determine successful and unsuccessful students’ profiles and take correct measures. DataMining solutions have very effective results on discovering the factors effect student success and offers different view pointsbesides ordinary predictions