随着信息技术的迅速发展和计算机信息系统的广泛运用,企业经营活动中产生了大量数据,这些数据真实地反应了企业经营的实际状况。然而,海量数据使得我们无所适从,产生了“数据丰富而知识贫乏”的现象。海量数据的背后,往往隐藏着许多拥有决策意义的信息和知识,如果能够对海量数据进行分析,发现它们之间存在的潜在关系,就能为企业的经营、管理和决策提供支持。基于上述背景,数据挖掘技术应运而生,在很多领域得到广泛应用,其方法主要包括分类、回归、聚类、预测、时间序列分析、关联规则、Web挖掘、数据可视化等。在激烈的市场竞争环境下,很多企业为了能更客观的把握自身以及市场的商业状况,提升快速响应外部环境变化和内部经营管理和决策力度,希望运用有效的数据分析工具,更多地分析出隐藏在数据中的那些有价值的、能够辅助管理和决策的信息和知识。基于以上背景,论文运用数据挖掘软件SPSS Clementine(Modeler)对相关数据进行分析,分别采用了关联规则、K-means算法、决策树以及Logistic回归模型等常用数据挖掘方法,找出隐藏在这些数据中的潜在信息,从而为企业在商业运作中提供有效的决策支持。通过几种常用数据挖掘算法的应用案例与分析,验证了数据挖掘技术在相关领域应用的可行性和有效性。