L'exploration de données est un domaine émergent utilisé à des fins éducatives pour améliorer la perception et la méthode d'apprentissage des étudiants. Il se concentre sur la reconnaissance, l'extraction et le calcul des données associées à la méthode d'apprentissage et à l'amélioration des performances des étudiants. L'exploitation minière dans un domaine d'apprentissage est connue sous le nom d'exploitation minière d'informations éducatives, qui se consacre à l'exploration des dernières techniques pour trouver des connaissances dans les domaines de l'éducation. L'objectif de notre étude est d'évaluer les performances des étudiants en prenant en compte différents attributs tels que les résultats académiques (CGPA), le sexe, les notes obtenues aux tests de classe, l'environnement de la classe, les fonds/bourses d'études/privés, etc. Dans notre recherche, nous utiliserons des techniques de classification et de regroupement pour analyser les performances des étudiants. Les techniques utilisées dans notre travail sont l'arbre de décision, la classification bayésienne, les algorithmes moyens, les réseaux neuronaux, les bayes naïves, le système basé sur le Web et les méthodes du plus proche voisin.