生物化工产品的工业生产,要求有合适的生产环境,由于生产过程的复杂性,掌握适宜的生产环境较为困难.数据挖掘是从现有数据中找规律,可以从历史数据中,找出关联模式,从而获取对决策目标有利的生产环境条件.本文针对生物化工(生化)企业生产的数据特征,基于关联规则挖掘,分析生化企业生产数据,同时结合目前大多数关联规则挖掘算法的数据模型要求,重点论述了环境因子和环境因子数据项的关系,提出将原始数据指标分割成数据项,及分割后的数据项合并为决策目标的方法.由于生化企业生产决策目标的确定性,提出了具有确定性决策项时关联规则挖掘的优化算法,可快速地挖掘感兴趣的频繁数据项集.在此基础上,开发了具有数据预处理(环境指标分割)、关联知识发现、结果生成的应用系统,对系统做了初步试验和分析,从系统输出的结果中,可以辅助企业进行生产环境的优化.研究表明,用关联规则挖掘分析生化企业数据是有效的.