近几年随着科技的进步,电子商务在我国得到了迅猛的发展,网络消费的兴起使得传统零售业受到了前所未有的冲击。零售业在此危急时刻必须采取措施寻求突破。在多年的经营中,零售业在其数据库积累了大量的用户信息和历史消费数据。这些数据涵盖了从消费者基本信息到每笔消费记录等各方面内容,背后隐藏着许多有价值的信息。传统零售业想要在激烈的市场竞争中保持生命力,就必须充分利用这些数据,深入分析以更好的服务客户。如何运用相关技术从数据中挖掘出有价值的内容,用来指导企业的经营活动,提高自身的决策能力,就成为传统零售业必须面对的问题。目前不少的零售企业对于消费者数据的利用还存在许多问题。第一,原始数据量太大,信息繁杂,经营者很难定位到高质量的信息,使得很多无意义数据干扰数据挖掘的结果;第二,很多工作还只是停留在对数据基本的浏览、查询、统计等浅层次的操作上,无法深入挖掘得到更有价值的信息;第三,传统零售业对数据重要性的认识起步较晚,缺乏有力的分析工具和数据挖掘经验,导致数据挖掘工作的效率低下。以上几点都限制了零售企业对于数据的利用。本文将针对以上问题,深入挖掘研究这些数据,结合零售业数据的自身特点,找出隐藏在其中的消费者特征和购物行为规律。重点研究对象包括消费者个人信息和商品销售数据。主要工作内容有以下几点:第一,研究了数据挖掘的相关技术和常用方法,包括聚类分析（Cluster Analysis）和关联规则挖掘（Association Rule Mining）;第二,在Oracle数据库中对原始海量数据的预处理,通过对数据的ETL生成数据仓库,从提取、清理、运算和替换以及合并等方面将数据转换成最终可操作的形式;第三,利用改进后的K-means算法,从用户信息和商品销售情况两个维度,总体分析统计数据的特征;第四,基于用户的几个重要属性,根据数据特点优化了Apriori算法并对用户进行了聚类分析;第五,根据用户聚类结果对不用类型消费者的商品购买信息做了关联规则挖掘,并分析总结了实验结果,给出相关销售建议。本文通过以上几点工作,对零售业的数据进行了一整套流程的处理,得到了一些有价值的挖掘结果。这些信息有助于零售企业改善经营决策,提高企业营收,也为之后的工作提供了一个可行的研究方向。