随着信息技术、互联网技术的发展，数据挖掘技术在商品零售行业、电信行业、金融服务行业等存在大量客户信息和交易信息的系统上都有了充分的应用，但在医疗行业的应用还比较少，特别是关于与电子处方系统的数据挖掘应用更少。随着医疗行业信息系统的发展，系统存储的数据以指示级别增长。如何能快速从海量的处方数据中提取出有用的用药模式用于学习交流、如何能快速从海量的处方数据中快速提取出不合理的用药和收费模式，以方便管理部门和相关机构加强对医院的管理和监控工作，成为了一个有待解决的问题。本文把数据挖掘技术应用于某中小医院门诊处方系统的临床数据中，用以发现对临床诊疗技术提高和医院管理有用的知识或应用模式。本文经过对门诊处方系统进行业务理解和数据理解，对临床医疗数据和管理数据进行了预处理，使用Apriori关联规则算法对处方数据进行了关联分析，使用K-Means聚类算法对科室收入数据进行了聚类分析，得到了以下结论：1、按照不同的维度对处方数据进行预处理，能大大提高发现关联规则的能力，并能提高规则的可理解性和可应用性；2、关联规则挖掘技术能快速从海量的处方数据中提取出有用的用药模式和提取出不合理的用药和收费模式；3、聚类挖掘技术可应用于医院的各种数据报表，用以发现不同的客观分类模式，帮助提高医院管理水平。