当前的油田系统由于计算机的普遍应用,积累了大量的数据,怎样从这些大量数据中提取出有用的信息和知识,更好地为油田的发展提供帮助成为迫切需要,而数据挖掘技术的出现正好解决了这一问题。　数据挖掘是人工智能领域的一门重要的学科,是数据库系统和新的数据库应用的一个有希望的、欣欣向荣的学科前沿。数据挖掘(Data Mining)通常又称为数据库中知识发现(KDD),是自动的或方便的模式提取,这些模式代表隐藏在大型数据库、数据仓库或其他大量信息存储中的知识。它是一个多学科领域,从多个学科汲取营养。这些学科包括数据库技术、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、知识获取、信息检索、高性能计算和数据可视化。　贝叶斯方法和聚类分析技术是数据挖掘中常用的分类方法。贝叶斯方法的特点是使用概率去表示所有形式的不确定性,学习或其他形式的推理都用概率规则来实现。贝叶斯方法在文本分类中具有较高的准确率。聚类分析是一种数据划分或分组处理的重要方法和手段,它的目的是使得属于同一类别的个体之间的距离尽可能的小,而不同类别上的个体间的距离尽可能的大。　本文首先对数据挖掘的现状、发展趋势和应用领域进行了概述,然后详细研究了贝叶斯学习方法和聚类分析技术,最后根据油田数据的特点,将其应用于油田数据监控系统中,达到了预期的效果。