本论文将数据挖掘相关技术应用到企业职工非工作的上网行为监测分析中。以数据挖掘理论为基础来搭建数据分析模型,通过优化企业现有的业务数据处理流程,来改变企业传统的数据处理方式；利用多维度数据分析,掌握企业职工非工作上网行为的轨迹,发现信息与信息之间的潜在联系,从而发掘出职工非工作上网行为数据所带来的背后真实原因。为改善企业监管流程及各项制度,完善企业文化建设,提高企业魅力等方面提供客观、科学的数据依据。结合D银行数据分析模型的应用的经验,扩展到其他金融行业中。同时,从利用数据分析模型来优化数据处理流程的角度研究探索科学的IT运维管理经验,对解决类似问题具有普遍指导意义。本论文主要内容包含：在数据挖掘理论基础方面阐述了模型与算法和相关技术；对上网行为管理发展历程的探索,结合D银行案例,诊断出员工非工作上网行为管理的现有问题；凭据诊断的结果,以Apriori方法为理论根基,来搭建数据分析的模型,运用了关联法则、聚类、信息检索的相关技术对数据进行科学处理,同时,应用该模型,对D银行员工非工作上网行为数据处理流程优化进行实证研究。