随着软包装行业企业信息化管理和设备自动化的成熟，企业内部ERP系统、MES系统、CRM系统以及监控系统的使用，使得软包装企业积累了丰富的历史生产数据。如何利用这些已有的数据为以后的企业生产提供借鉴及指导，是现在软包装企业开始关注的焦点。　　针对上述问题，以降低企业成本、提高企业效率为目的，本文提出了一种基于数据挖掘技术的数据分析方案，来解决现有的软包装企业所面临的问题。课题以软包装企业凹印复合流程作为研究切入点，通过分析某公司ERP系统中凹印复合流程的数据，确立了四个进行数据分析的主题，并设计了两个用于数据挖掘的关系数据库。借助于AnalysisServices提供的AMO可编程模型创建API，并以聚类算法和决策树算法作为数据挖掘算法，创建了四个不同的数据挖掘模型。为了达到给企业生产提供辅助决策的能力，课题中对模型预测进行了研究。模型的可视化能够更直观、方便地分析已创建的模型，因此课题中对其也进行了研究。除此之外，为了便于管理已创建的挖掘模型，因而设计和完成了模型管理模块。最后，结合上面所有内容，开发了一个凹印复合流程的辅助决策数据分析系统。　　论文通过对挖掘主题、挖掘模型算法、模型创建API、模型可视化、模型预测和模型管理的研究，提出了基于数据挖掘的数据分析方案，同时应用某企业ERP系统中的数据测试了该分析方案的效果和可行性。