数据挖掘是上个世纪90年代初首次被提出的，在短短的时间内得到了迅速的发展，在金融、保险、零售、制造等行业得到了广泛的应用。作为一门交叉学科，它建立在数据库、数据仓库、人工智能、统计学、数据可视化、系统科学等学科基础之上。一般将数据挖掘分为描述数据挖掘和预测数据挖掘两大部分。 统计信息系统的发展过程同管理信息系统的发展过程是一致的，同样经历了EDP、MIS、DSS三个阶段，使管理决策不断深化是贯穿于整个发展过程的一条主线。数据挖掘技术的出现对统计信息系统产生了很大的影响，如何将数据挖掘技术应用于统计信息系统中是一个崭新的课题，本文结合“交通部纪检监察统计分析系统”(JJMS)的开发，对此进行了探讨。 “交通部纪检监察统计分析系统”根据用户提出的灵活统计、从数据中发现规律、直观展现数据的需求，应用OLAP、概念描述等描述数据挖掘技术，实现了基本情况分析、分类分析、动态分析、关联分析、特征值分析等一系列功能，以透视表、透视图为主要的数据展现方式，较好的满足了用户的需求，得到了用户的肯定。在系统开发过程中所遇到的问题，采用的开发思路具有一定的普遍意义，可以在绝大多数管理信息系统中得到应用。 本文共分五章。第一章主要介绍了统计信息系统的定义及发展过程。第二章对数据挖掘进行了概要介绍，包括数据挖掘的定义、层次、数据源、目标以及数据挖掘与统计学的关系等。第三章首先介绍了数据仓库、OLAP与多维分析、OLAP的实施等内容，重点讨论了基于统计数据的OLAP技术。第四章论述了概念描述在统计信息系统中的应用，主要包括面向属性的归纳和属性相关分析两大内容。第五章结合“纪检监察统计分析系统”讨论了将描述数据挖掘技术应用于统计信息系统时的一般思路，包括多维业务空间的设计、方法库的设计、数据源的建设、数据预处理、系统架构设计等内容，最后对系统运行效果、系统的不足和改进、结论和启发进行了论述。