从海量森林调查数据中提取隐含、有用信息的工作,将使森林资源调查工作更有意义。科学的数据和系统的研究将在林业建设、森林经营和造林决策时作为技术支撑。本文主要利用密云县2009年森林资源二类调查数据,分别从整体、优势树种、地类的三个层面展开数据挖掘工作。主要利用SPSS Clementinel2.0的聚类分析和关联分析模块进行数据挖掘的工作。聚类分析分别用Kohonen神经网络聚类算法、K-Means聚类算法和TwoStep聚类算法实现,关联分析主要采用Apriori关联算法和GRI关联算法实现。从密云县林业小班的整体聚类分析研究巾得出,生长情况最佳的立地条件、环境特征和现有的林种、地类等信息；关联分析得出了密云县的立地条件的关联特征。对油松、侧柏、刺槐、柞树所在的林业小班数据的分别聚类分析,得到这四种乔木在密云县生长状况最好的林业小班环境及立地条件；关联分析得出该树种所在林业小班立地条件的关联特点。分地类对密云县小班进行聚类分析,得出在密云县针叶林、阔叶林分别最适宜的立地条件及环境特征。