随着科学技术的发展,电子商务作为以数字化为主的平台发展尤为迅速,其伴随着消费者和企业的行为,实时产生大量的类型复杂的数据,而这些数据往往蕴含着巨大的商业价值。农产品作为基本生活需要的物质资料,在巨大的需求市场下,电子商务将时间和空间进行有效统一,使得我国农产品经济重现了活力。本文对电商平台农产品大数据潜在有价值信息进行挖掘,并将挖掘分析结果应用到现实生活中,力图为电商企业实现有效管理和精准营销提供服务支持。本文将苹果选作农产品研究对象,在对其相关数据进行探索性分析和预处理的基础上,采用得到的高质量目标数据集实现聚类分析和离群点检测挖掘任务的研究。其中,采用K-Means聚类算法,对苹果大数据进行二维和多维聚类,从不同角度实现苹果销售店铺的分群聚类,找出具有相似特征的销售店铺,并对其特征详细描述和总结,聚类结果表明,二维聚类效果要优于多维聚类结果。离群点检测主要是采用基于统计学和聚类的方法实现刷销量、购买粉丝和刻意提高店铺评分的异常苹果销售店铺的挖掘,并将检测的异常苹果销售店铺信息予以展示。基于电商平台对农产品大数据挖掘研究,从不同维度和角度对农产品销售店铺分群,并对存在异常行为的农产品销售店铺进行检测。从理论上讲,该研究为电商农产品大数据的挖掘建立了更为精确有效的研究方法,具有一定的借鉴意义;从实践应用角度,该研究得到的相关结果,可供电商企业对入驻的农产品销售店铺进行有效筛选和管理、保障电商平台消费者享有公平透明的消费环境、实现农民的精准种植和对推进农村电商精准扶贫的步伐具有重要的现实意义。