La lengua china es también una forma importante de entender la cultura china y un importante portador para heredar y llevar adelante la cultura tradicional china. La enseñanza de la lengua china es una forma importante de heredar y desarrollar la lengua china. Por lo tanto, en la era de los grandes datos, la minería de datos y el análisis de la enseñanza del idioma chino pueden resumir eficazmente la experiencia y extraer lecciones, con el fin de mejorar la calidad de la enseñanza del idioma chino y promover la cultura del idioma chino. La tecnología de clustering de texto puede analizar y procesar los datos de información de texto y dividir los datos de información de texto con las mismas características en la misma categoría. Basado en big data, combinado con la red neuronal convolucional y el algoritmo K-means, este trabajo propone un método de clustering de texto basado en la red neuronal convolucional (CNN), construye un sistema de análisis de minería de datos de la enseñanza del idioma chino, y lo optimiza para que el sistema pueda minar mejor los datos de caracteres chinos en los datos de la enseñanza del idioma chino en profundidad y de forma exhaustiva. Los resultados muestran que el algoritmo optimizado de k-means necesita 683 iteraciones para alcanzar la precisión deseada. El valor medio de K-means del sistema optimizado es de 0,770, que es superior al del sistema original. Los resultados también muestran que el algoritmo K-means puede mejorar significativamente el efecto de agrupación, optimizar el sistema de análisis de minería de datos de la enseñanza de la lengua china, y minar en profundidad los datos chinos en la enseñanza de la lengua china, con el fin de mejorar la calidad de la enseñanza de la lengua china.