“互联网+”行动计划自2015年提出至今,以云计算、物联网和大数据为代表,以跨界融合、重塑结构、开放生态等为特征,寻求信息革命和全球化,打破了原有的地缘结构,对传统的行业进行升级换代。为了更好的利用互联网平台,越来越多的企业选择通过网络作为其运营平台来拓宽自身的销售渠道,本文主要以浙江优促网络科技有限公司为研究对象,基于数据挖掘技术,通过对企业的实际需求进行分析,结合企业自身特点,在传统零售体制的基础上,设计一款在线销售系统。具体工作有以下几点:(1)通过Apriori算法对该公司零售部门的销售数据进行分析研究,给出算法分析结果,并将其应用到在线销售系统中。(2)通过聚类算法在在线销售系统中的应用,对销售数据进行汇总分析然后进行预测,为系统的进一步优化提供依据,在一定程度上提高了中小型企业处理数据的效率。(3)基于Anconda环境对在线销售系统具体设计开发,对在线销售系统的功能模块的具体实现情况进行说明,同时对本文中所用的数据库进行设计。综上,将Apriori关联规则和频度分析应用到在线销售系统,大大提高系统对商品的优化效率;将聚类研究和决策树维度重要性研究应用到系统中的物品划分中,比人工主观类别划分更加科学,由于聚类的依据是物品浏览及出入库记录,所以类别划分结果将有效提高系统的物品展示以及划分的合理性。