中国是世界上人口最多的国家,随着国民对医疗保健水平的要求越来越高,各个医疗保健机构对医疗器械的需求也在不断的增加,导致医疗器械市场得到空前的发展。加入WTO后,世界知名跨国企业直接在我国设厂生产大幅增多,生产成本、销售成本大大降低。越来越多的国外质优价廉、售后服务好、技术含量高的产品进入中国市场。随着国家经济实力的增强,有关部门设立的多种类型科研或开发资助项目中,列入医疗器械相关课题明显增加,大大增强了支持力度,从而加快了国内医疗器械生产企业发展的步伐。在中国市场,医疗器械产品的竞争空前高涨。手术医疗器械产品分销企业,希望在如此剧烈的竞争中,提高自身的综合竞争力,并突破传统服务内容,与生产商建立稳固和长期的合作关系。数据挖掘是揭示存在于数据里的模式及数据间的关系的学科,它强调对大量观测到的数据的处理。它是涉及数据库管理,人工智能,机器学习,模式识别,及数据可视化等学科的边缘学科。用统计的观点看,它可以看成是通过计算机对大量的复杂数据集的自动探索性分析。目前该学科对商业、工业、及科学研究都有极大的影响,且提供了大量的为促使新方法的发展而进行的研究工作。本文基于以上背景,针对手术医疗器械分销行业数据分析的现状,提出了基于数据挖掘技术的解决方案,建立一个市场销售分析系统。通过对D公司现有的事物处理系统的研究,结合企业的实际需要,将数据仓库建模技术、OLAP技术、数据挖掘技术等数据仓库主流技术充分应用在系统的建设中。这些技术实现了构建企业级数据仓库、建立多维分析主题和分析报告,从而解决了企业在日常业务中遇到的问题,并且得到了良好的效果。在构建数据仓库时,综合分析了D公司的实际需要,充分考虑了今后业务的拓展性,采用“自顶向下、逐步求精”的方法进行数据仓库建模,并且详细给出了建模的具体过程。在设计“分仓合理备货量计算模型”时,结合手术医疗器械产品的特点,科学地计算出了分仓备货产品和数量,解决了无法预测下一个患者会使用哪个度数的难题。比原来的备货方案,更有效地减少了紧急送货、降低了运输费用、控制了物流成本。最后介绍了“新促销计划建议模型”,运用Apriori算法,分析出了手术医疗器械产品间的关联规则,掌握了医院使用产品上的一些习惯,解决了厂家促销政策的制订总是凭经验,执行效果不理想的问题,科学地提供了新促销计划建议,结果令厂家和D公司都非常满意。令全国总经销商的服务突破了传统的范围,使经销商和厂家的合作关系更加稳固。