随着社会经济及信息技术的发展，目前连锁企业几乎都建立了自己的商品进销存系统，由此可以收集到有关顾客购买的海量历史数据，应用数据挖掘技术可以针对这些海量数据进行分析整理，从中发现有价值、及时的信息用以辅助经营者进行营销决策。本文针对数据挖掘技术在母婴用品连锁企业的应用情况进行了系统的研究和探索，主要工作包括：设计并实现了母婴用品销售分析系统，该系统由数据预处理子系统、商品销售统计分析子系统、商品关联销售分析子系统以及新品销售预测子系统等4部分构成。在商品关联销售分析子系统中应用了优化的Apriori算法，该算法针对原Apriori算法存在的缺陷，从减少数据库中的记录数和候选项集两个角度进行优化，提高了查找顾客同时频繁购买商品的效率；在新品销售预测子系统中使用动态排序二分法对连续值进行离散化，并利用ID3算法对母婴用品连锁企业销售的各类型商品销售情况建立了商品销售预测的决策树，实现了对类似属性新品的预测功能。本文利用母婴用品销售分析系统分析了2009年7月到2012年7月某市贝因美母婴用品连锁企业的商品销售数据，并将分析结果和销售预测信息应用到了该企业当中，为企业的管理与经营决策提供了帮助，取得了较好的效果。