在移动通信网络运维工作中,网络优化具有举足轻重的地位。从网络建成那一刻起就开始了网络优化工作。它包含多个方面,如无线网优化、核心网优化、传输优化等。随着科技的进步移动网络也在不断发展。由于网络设备日新月异、在网用户数量与日俱增,移动网络每时每刻都产生了海量数据。可以说大数据时代的特点在移动通信领域体现得淋漓尽致。在此背景之下,数据挖掘技术与网络优化的有机结合应运而生。基于数据挖掘的智能化的网络优化方法极大地顺应了时代的潮流,在网络优化工作中越来越凸显其重要的作用。本课题依托于中国某运营商本地网评估与诊断项目,以实际应用为出发点和落脚点,旨在通过将数据挖掘技术与基于用户感知的端到端网络评估方法相结合,实现对移动通信网络质量评估。通过对实际网络的评估验证,说明所提网络评估方法是一套科学、规范、高效的方法,是具现实意义的。本论文介绍了WCDMA网络结构及各网元的功能,归纳总结了本地网评估、诊断与优化的方法,包括优化目标确定、分类方法选择、评估诊断流程等。分析比较了基于KPI的网络评估与基于KQI的网络评估方法性能。论文结合现网数据运用数据仓库、数据集市和数据挖掘等技术对本地网进行了评估与诊断。论文运用PL/SQL、 Clementine和SAS EG等工具对WCDMA网络的现网数据进行了分析与评估。针对单通和语音接入时延两个专题,利用网优支撑系统、信令CDR,通过行为特征、事件发生场景等先验知识提出了本地网评估与诊断分析方法,提高了语音业务质量,改善了用户的感知,是行之有效的问题定位方法之一。