随着信息技术的飞速发展,很多商业企业逐步由传统的商业模式转向了新型电子商务模式,借助于多种电子通讯方式实现了经营、管理的信息化和电子商务化。因此,一个良好的基于Web的信息平台的作用是非常突出的。与此同时,在电子商务化的过程中企业积累了大量的历史数据,但由于缺乏有力的分析工具,这些数据没有得到有效利用,企业决策的制定往往只凭决策者的直觉。因此,为企业建立一个决策分析系统,为决策者制定商业决策提供依据,是十分必要,也是十分重要的。数据挖掘技术正是一种数据组织和分析的技术,它可以从海量数据中提取和发现知识,如何将数据挖掘技术应用于企业的商品管理正是本课题的研究重点。本文在学习商业企业经营管理模式的基础上,构建了某商品邮购公司的电子商务系统,并对数据仓库技术,数据挖掘技术进行了深入研究,详细阐述了关联规则挖掘算法在该公司的商品销售分析中的应用。主要内容如下:首先,作为本文研究的理论基础,介绍了数据仓库的概念,特征,数据组织方式;数据挖掘技术的概念,特点,分类,常用方法和实际应用等,并对其在商品销售分析方面的应用进行了概述。其次,结合数据挖掘理论,对关联规则挖掘算法中的Apriori算法和FP-tree算法进行了简要介绍,举例说明了算法的实现过程,最后对两种算法进行了比较。再次,研究并应用J2EE轻量级框架技术,根据公司的业务和管理需求,构建了该公司的电子商务系统,实现了其中的销售管理,商品管理,库存管理和供应商管理等模块的功能。最后,应用经典Apriori算法和分段优化的FP-tree算法,实现一个商品销售分析系统,完成了对已销售商品的关联规则挖掘,并对挖掘实验结果进行了分析,得出结论。