随着信息技术的快速发展，农业领域对数据分析和决策支持的需求日益增加。本研究旨在开发一个基于Web的农产品市场数据挖掘系统，以支持农业科学研究和试验发展。该系统整合了农产品市场的多源数据，包括价格、产量、消费趋势和气候因素等，通过数据挖掘技术提取有价值的信息。系统采用B/S架构，使用Python和Django框架进行后端开发，前端采用HTML5、CSS3和JavaScript，确保用户友好的交互体验。数据挖掘模块集成了聚类分析、关联规则和预测模型，帮助用户识别市场模式、预测价格波动并优化农业生产策略。系统还提供了可视化工具，如图表和仪表盘，以便研究人员直观分析数据。通过实际应用测试，系统在促进农业科学研究和试验发展方面表现出色，为农产品市场的高效管理和可持续发展提供了有力支持。未来，我们将进一步优化算法，扩展数据源，并集成人工智能技术以提升系统的智能化水平。