对企业而言，如何在竞争日趋激烈的商业中生存和发展，争取到更多的客户显得格外重要．如果能了解到客户需要什么，对什么更感兴趣，在此基础上作出关键决策并付诸行动，才能吸引用户购买自己的商品，为企业获取利润．数据挖掘，作为一种新兴的商业技术，成为解决此问题的关键．用户在通常的行为过程中，如浏览网页等，会留下大量的记录．这些看似无用的信息在数据挖掘系统里面通过分析、转换、抽取等方式进行处理，就可以得到对商业决策有很大帮助的重要数据．本文研究了以下的内容：首先，探究了数据挖掘的概念，介绍了数据挖掘的过程和功能，并且对数据仓库进行了研究．本次数据挖掘重点采用web挖掘，并且详细讨论了web挖掘的特点和用户行为分析的相关基础知识．接着对数据挖掘的各个功能模块进行设计，并对数据挖掘体系进行研究．详细的介绍了系统中常用的一些算法，并对数据挖掘体系进行了研究分类．重点对关联规则、聚类算法和回归分析等算法进行介绍，并且构造了此次任务所使用的web算法．最后本文对数据挖掘系统进行设计，并对系统架构的相关模块进行实现，包括数据读取模块、预处理模块和兴趣挖掘模块，再对系统性能进行调试，主要对准确率和查全率这2个指标进行模拟评估，验证系统的可靠性，并且呈现出系统挖掘出来的一些数据．本设计通过提取XML文件中用户在网页中留下的大量记录，作为基础数据源，建立了数据挖掘的一般模型，通过关联规则、聚类算法和回归分析等算法，研究出用户上网行为中的普遍规律，分析出用户潜意识中的需求，为企业作出有利于商业化运作的决策提供有效的支撑．