计算机科学与网络技术的快速发展和广泛应用,在给企业和个人带来便捷的同时,也产生了海量的数据,信息过载的现象愈发严重,如何从海量的数据中定位到真正有价值的信息也越来越难。在这种背景下,大数据挖掘分析技术在企业管理和决策方面发挥着越来越重要的作用。本文的主要立足点是利用数据挖掘技术,基于Hadoop并行计算框架,设计和实现一个面向石油企业智慧油田应用的数据分析系统,以实现对大量业务数据挖掘分析,获取有价值的信息。本文首先对数据挖掘相关概念和技术背景做了介绍；其次对系统中的核心技术进行了较为深入的分析研究,其中重点包括文本聚类技术和基于物品共现矩阵的分布式推荐技术；再次,对系统的需求进行了分析,并基于此进行了概要设计,包括系统的分层架构和系统各项功能的流程；之后,阐述了面向智慧油田应用的数据分析系统的详细设计和实现过程,具体工作包括系统功能的详细设计,系统环境的搭建,以及工单聚类引擎的实现和主题推荐引擎的实现等；最后,对数据分析系统的核心模块进行了测试,以及对测试结果进行了分析。本论文设计和实现了一个数据分析系统,对企业产生的大量业务数据进行了挖掘分析,获得了有价值的信息,为企业的管理提供了帮助。同时,在系统设计的过程中,针对具体数据提出了系统的优化方案。