数据挖掘是当前知识发现领域中的一个研究热点,其中的关联分析是一种重要方法。像大多数行业一样,供热企业也存储了大量的数据。面对这些纷繁复杂的供热数据,传统的分析手段无法应付,难以得到统一的规律。以往在关系数据库中只能提供简单的查询和报表生成功能,只能获得数据表层的信息,不能获得数据属性的内在隐藏信息,造成资源的浪费,因此怎样合理的利用这些数据成为了一个重要的信息资源管理问题。数据挖掘技术为解决这一问题提供了有效途径。本文根据国内外数据挖掘技术研究情况,作了比较全面的综述,并深入分析关联规则应用研究情况。通过相关的研究、试验和分析,表明该方法具有一定的适用性。研究过程中,以供热数据为研究对象,在已有的关联规则挖掘(Association Rule Mining)研究理论基础上,构建多维关联规则模型,在传统的关联规则算法Apriori基础上,综合考虑多维关联分析算法,实现了多维的关联规则挖掘。论文的主要研究工作如下:第一,介绍了论文的研究背景及研究意义,国内外研究现状和发展趋势,介绍了数据挖掘和关联规则的相关概念,关联规则的分类、度量及常用的经典算法。第二,详细阐述了供热数据模型的构建过程,该项研究内容包括业务需求分析、数据分析、数据模型设计、数据预处理,为后续关联规则挖掘研究的奠定基础。第三,详细阐述了关联规则挖掘的实现过程,该论文在现有的关联规则挖掘算法Apriori算法的基础上,结合多维分析方法,实现了对供热数据的多维关联规则挖掘,从多个角度对挖掘出来的规则进行分析,为相关管理人员的决策提供指导。最后对全文的工作进行总结,并且对下一步的工作进行了展望。