汽车销售企业特别是在汽车进入家庭以后,成为了一个欣欣向荣的企业,但是也有许多的问题困饶着汽车销售企业的各级决策者们,例如在新的车型投放时,如何通过对历史数据的分析,确定新车型的可能的客户群体,从而为广告宣传导向等等。汽车销售企业经过许多年的运作,在操作型数据库中保存了大量历史信息记录,在这些信息中蕴涵了许多有用的信息,通过对这些信息进行必要的分析,可以反应出汽车销售过程中的一定规律。本文针对这一状况,通过数据挖掘技术分析汽车销售数据,以期发现有价值的信息规律。本文对数据仓库技术和数据挖掘算法进行了研究,并对数据挖掘算法根据实际需要作了改进:(1) 关于数据仓库技术,在形成数据挖掘所使用的数据表中,我们采用从数据仓库中提取数据的方法来提取数据,不但提高了数据抽取的灵活性,还提高的数据抽取的速度。(2) 对于关联规则挖掘问题,针对当前挖掘算法需要对数据库进行多次扫描,以及在识别频繁项目集时采取模式匹配等问题,提出根据实际情况,利用兴趣度来减少频繁项目集,限制关联规模的大小,从而提高了数据挖掘的速度。本文对数据挖掘技术在汽车销售决策支持系统中的应用作了研究,对汽车销售客户信息等方面利用数据挖掘的关联规则方法进行了数据挖掘,形成的关联规则结果基本上符合汽车销售的规律,对分析预测有一定的指导意义,该方法对其他汽车销售其他方面的应用也有着较大的参考价值。