Šiame darbe tiriama galimybė analizuoti įtakas, lemiančias studentų mokymosi universitete sėkmę. Remiamasi duomenų gavybos algoritmais. Sukurtas būdas, kaip prognozuoti, ar būsimas studentas, remiantis jo turimais stojimo balais bei ankstesnės kartos patirtimi, sėkmingai užbaigs studijas. Pradžioje aptariamos galimos duomenų gavybos taikymo sritys, būtini etapai, tam skirta programinė įranga. Detalizuojami Microsoft SQL Server 2008 palaikomi duomenų gavybos algoritmai. Keturi iš jų sėkmingai pritaikyti pasirinktos dalykinės srities analizei. Sukurta analitinė sistema, sugebanti įvertinti stojimo balų įtakas, universitete dėstomų dalykų įtakas galimybei sėkmingai baigti studijas. Atliktas tyrimas, nustatyti, kuris duomenų gavybos algoritmas yra tinkamiausias prognozuoti studentų iškritimą. / This paper describes a research of evaluation of influences, causing a success to graduate university. The research is based on the data mining algorithms. There has been developed way to predict if a prospective student will successfully graduate the university or not. The prediction is based on the data of earlier generation of students, and school’s marks of prospective student. First part of paper describes the spheres, where data mining is adapted. Then, there is detailed stages used in data mining process; reviewed most popular data mining tools. After Microsoft SQL Server data mining algorithms were analyzed, it became clear witch ones are most suitable for the selected research area. The realization part explains how data mining can serve to improve the study process in university. This can be achieved by analyzing influences of different study disciplines to the ability to graduate the university. The last part of paper describes the performed experiment, witch showed the most appropriate algorithm to make predictions about ability to graduate the university.