随着邮政体制改革的深化和国外速递公司的全面进入，我国速递行业的竞争也日益激烈。与其他行业相比，邮政速递拥有丰富的业务以及客户数据。能否挖掘这些数据的内容和隐含在其中的知识，对于更好地提高竞争力，为客户提供更好的服务，因此，研究数据挖掘技术在我国邮政速递业中的应用具有重要的价值。 本文用数据仓库与数据挖掘技术来构建邮政速递决策支持系统。论文首先介绍数据仓库与数据挖掘需要的核心理论，包括数据仓库，数据抽取、转换、装载，联机分析处理，数据挖掘以及它们四者相互之间的关联；接着本文针对邮政速递具体的业务需求，构建了邮政速递决策支持系统，并对系统的框架和功能进行详细的分析和设计；然后针对邮政速递决策支持系统，构建数据仓库。包括对各个异构数据源进行ETL预处理，得到完整、一致的数据以多维数据的形式存放在数据仓库中。最后结合邮政速递行业的具体业务，对数据仓库的数据进行OLAP分析和数据挖掘，以报表、图表和图形方式，进行决策支持。并运用SLIQ决策树算法和Apriori关联规则算法探讨数据挖掘技术在大客户分类、交叉销售等方向中的应用。