数据挖掘指的是从大量的数据中提取隐含的、事先未知的、并且潜在有用的知识的技术，是目前国际上数据库和信息决策领域最前沿的研究方向之一。本文简要阐述了数据挖掘的基本原理及知识，针对汽车安全检测数据的特殊性，论述了决策树算法和聚类分析方法，比较并分析了这两种算法，重点论述了基于信息论的ID3算法和k—平均算法、k—中心算法。利用T-SQL语言在SQL Server 2000数据库中对汽车安全检测数据库的巨大样本空间进行了数据预处理，建立了汽车安全检测数据挖掘库。选择Analysis Services中的决策树和聚类模型对汽车安全检测数据进行了数据挖掘及分析，充分探讨了数据挖掘技术在汽车安全检测方面应用的前景。数据挖掘技术是基于应用的研究，针对不同的输入将产生差异较大的分类规则。研究是对数据挖掘技术应用的新的尝试。