当今科技发展迅速,电子科技及技术已经遍及人们的生活中,从而产生了庞大的电子数据信息量。在这些数据中,有很多值得发掘的信息和规律,但盲目的寻找只会大海捞针,而数据挖掘就可以从数据中发现价值信息。这些信息有利于商家做出决策和对客户进行进一步分析。本文的主要工作就是将数据挖掘技术应用到零售行业中。数据挖掘技术中的算法众多,在零售行业中也都有所应用,本文主要研究聚类分析,关联规则分析和粗糙集理论。其中包括结合RFM客户价值分析模型,运用聚类分析对客户群进行不同类别的划分;运用关联规则分析发掘商品交易数据中的潜在信息;在海量数据中,运用粗糙集理论简化数据集。本文首先简述了课题研究背景和国内外数据挖掘技术及其在零售行业中应用的现状,然后对数据挖掘技术进行了简单的介绍。文中采用的聚类算法为K-means算法,通过对传统算法的分析和研究,并为了克服算法的缺陷,提出了一种对算法初始参数选取进行改进的方法。该方法的改进主要是针对传统K-means算法中对聚类结果值K和初始聚类中心点的选取问题,通过给定选取依据从而能使得聚类算法能更加稳定而不受随机参数的波动影响。文中研究并分析了常用的关联规则算法,基于频繁模式树,提出了一种改进的FP-growth算法,并根据模拟实验对比了改进算法和传统算法的运算时间,对改进算法进行了性能评估。分析了粗糙集理论思想,并将该思想应用到商品交易数据中,对庞大的数据源进行了决策因素的重要性分析,从而能简化数据集。本文通过聚类算法和RFM客户价值分析模型,对客户群进行了基于价值指标的聚类分析。通过关联规则分析,建立了关联规则挖掘模型,对商品交易数据进行频繁项集的发掘和关联规则的提取,并通过实验数据来得出研究结果。本文提出的思想有着一定的合理性,在应用中也有着实际意义。