我国是一个农业大国,农产品市场交易数据量与日剧增,这些数据具有多维动态、不完整、不确定及很强的时效性和地域性特点,如何有效地从这些数据中挖掘出具有预测性、时令性及指导性的实用信息已成为目前需要迫切研究解决的问题。数据挖掘是近年来随着数据库技术和人工智能技术的发展而发展起来的一种全新的信息技术,它融合了数据库、人工智能以及统计学等多种学科的知识,能够从海量的农产品市场数据中挖掘出隐藏的有用的农业知识,为农业部门提供有效的决策和管理支持,从而更好地解决三农问题。本文结合农产品市场数据的特点,对基于Web农产品市场数据挖掘系统进行开发研究。首先对开发系统涉及到的理论和技术进行了较系统全面的分析与梳理,介绍了本挖掘系统的框架和工作流程,分析了系统的各模块功能、实体与实体之间的联系,描述了数据库的逻辑结构设计；然后以软件工程为理论基础,在VS2010开发平台上,利用ASP.NET和C#语言,结合SQL SERVER 2008数据库及数据挖掘技术设计了本系统,使得非计算机专业人员也可以进行数据挖掘,得到理想可视化图表结果,用户可以通过数据准备、选择挖掘算法、设置参数来控制挖掘质量,从而保证挖掘结果的正确性；最后对两个案例对挖掘系统进行测试,测试效果良好,其中漳州新华都超市以关联规则算法挖掘出顾客购买农副产品规则信息,为超市管理人员给出商品陈列建议,提高超市农产品的销售量,对于中国农业信息网上的销售利润表进行利润异常挖掘,可为研究人员提供有价值的信息依据。本文的研究为农业信息平台建设具有辅助参考价值,对我国农业信息化进程也将起到一定的推动作用。