超市是零售业中的新兴产业，随着改革开放脚步的加快，国外的超市逐渐进入中国，开始对我们本土超市产生威胁，要想在激烈的竞争中占有一席之地就必须想出一个办法。互联网的普及使得超市前台积累了大量数据，如何将这些数据变废为宝，这就需要数据挖掘这个工具。数据挖掘能够利用这些数据，运用各种分析方法得到潜藏在背后的有利信息，因此也越来越受到超市经营者的重视。合理的利用好这个工具对提升超市竞争力起着重要作用。 　　本文是利用绍兴市供销超市顾客消费数据，结合数据挖掘中的各种工具，从多个角度完成了分析，建立了模型，深度挖掘了潜藏在这些数据背后的知识，为该超市经营者做商业决策提供了依据。本文从以下几个方面展开了研究： 　　1. 对该超市顾客的会员卡信息建立了决策树模型，并且通过模型分析发现，会员卡等级可以通过各种会员属性来判别。 　　2. 对该超市顾客消费数据建立了关联规则模型，并且发现了多种商品存在强关联，并且进一步提出了“次强关联”的概念，从另一个角度为超市经营者做营销策略提供了依据。 　　3. 对该超市顾客进行调查问卷，并用关联规则分析他们的消费行为，从而发现不同年龄、职业、收入的顾客有着不同的消费喜好，并对这些结果提出了对应的营销策略建议。 　　4. 从该超市顾客消费行为入手建立客户细分模型，将顾客分成四大类，深入分析这四类顾客，为超市能够更加针对性的销售提供了决策支持。