本文针对煤炭营销过程中买卖双方之间存在的价格纠纷等问题展开研究,利用数据分析及预测等相关理论知识,基于平顶山煤矿2016年煤质化验数据深入探索和研究,利用R统计工具对平顶山煤矿一段时间内煤质化验数据的水分(Mad)、灰分(Aad)、挥发分(Vad)、硫(St,ad)与发热量(Qb,ad)之间的相关性进行分析,并建立多元回归模型,使用逐步回归方法建立预测模型,实现对煤炭发热量的快速预测,并基于ASP.NET MVC框架设计并开发B/S模式的煤质信息管理系统。本文首先介绍了煤炭质量预测方法研究及煤质信息管理系统的研究背景和国内外研究现状,并对本文的组织结构进行说明。然后对煤炭质量预测方法研究涉及的理论及信息管理系统开发所涉及的技术框架进行介绍。接着基于R语言分析工具对煤炭的各参数与发热量的相关性进行分析,并建立回归模型,然后采用逐步回归的方法进行参数选择,建立最优的预测模型,并验证模型的有效性。使用预测模型快速并准确预测煤炭发热量,从而减少买卖双方之间的纠纷。然后对煤炭质量信息管理系统的框架及数据库进行详细设计,根据对系统及数据库的详细设计对其开发实现。最后,对本论文所研究内容进行总结,建立快速预测煤炭发热量数据模型,并对该模型进行验证,同时开发一套煤炭质量信息管理系统,并对下一步研究工作进行展望。