数据挖掘作为决策支持的新技术在近十年来得到了迅速的发展,它能够对大规模的数据进行分析,从中提取出隐藏在数据背后的有用信息或模式,为决策者提供极有价值的知识,带来不可估量的效益,已经成为国际研究和应用的热点。我国自来水企业从90年代初期就不同程度的开始致力于管理信息系统的建设,经过不断的发展,企业的信息化水平有了很大的提高。特别是近几年,自来水企业投入大量资金建设信息系统,并积累了大量的业务数据,然而却很难从这些数据中提取有价值的信息为决策服务。因此,如何从这些积累数据中得到有用的信息,已经成为各个自来水企业所重点考虑的问题。数据挖掘在自来水行业中的应用,能够给公司的领导决策者们提供科学的决策支持和管理依据,使得信息资源得到充分的利用,从而对公司的生产、发展等环节作更好的规划,使公司在更好的更合理的决策下继续发展。本文根据自来水管理系统的发展要求,结合供水公司的实际情况,分析了数据挖掘在自来水行业中的应用,并对自来水数据库中水表的维修数据进行了关联分析,找出损坏水表在相关属性中的分布规律,为公司决策者提供比较参考的信息；对数据库中考核表数据进行了聚类分析,对管道的故障和可能发生的偷水现象给出了判断的依据。首先介绍了数据挖掘技术的基本原理和发展现状,讨论了数据挖掘技术在自来水行业中应用的实际意义。随后,根据自来水企业的决策需求,结合自来水系统实例,给出了数据挖掘系统结构以及开发实施过程的具体步骤,实现了Apriori关联分析算法和K-平均聚类算法,根据数据挖掘的结果结合现有的自来水管理系统的实际情况进行了分析,能够为用户提供决策依据。最后,根据实际情况讨论了数据挖掘系统的实用性,同时结合在本系统设计过程中的经历,总结开发过程中的经验和不足。