随着移动互联网的高速发展,运营商传统的语音、短信业务收入明显下降,各种移动互联网业务快速发展,移动数据流量正急速增长。在流量急速增长的同时,运营商面临着增量不增收的问题,而且有被互联网公司管道化的威胁。在这样的情况下,运营商做好流量经营尤为重要。本文通过分析运营商流量经营的必要性及优缺点所在,通过建立数据挖掘模型,对用户流量数据进行分析研究。以某运营商2015年6月份的南京用户流量数据为基础,采用远程数据采集、本地环境搭建、本地分析用户流量数据的思路,从客户细分、上网偏好划分、关联规则寻找三个方面分析流量经营中的问题:客户细分主要以客户流量行为、消费特征为指标,采取k-means算法对用户进行细分,在结合业务知识的基础上,最终细分为高、中、低三个档次的用户群;上网偏好划分采取高频偏好与普通偏好分离的方法,分别对其聚类,并分别得到4种单偏好群体、1种多偏好群体与9种单偏好群体、8种多偏好群体;然后加入用户终端信息,通过FP-growth算法挖掘它们之间的强规则,得到16条终端、客户档次、上网偏好方面有价值的关联规则,最终得出结论:新闻、视频、财经多偏好用户更倾向发展为低档次客户;高档次客户更喜欢科技、阅读和生活服务类的上网偏好;当用户使用4G制式的手机时,使用华为品牌的置信度为65%,高于苹果品牌的62%。本文的研究为运营商流量经营提供了分析思路,完善系统及操作界面后,可作为运营商在流量经营中进行针对性营销的辅助工具。