随着近年来国内移动互联网的强势发展与三网融合的态势进展,移动互联产品的市场竞争愈发激烈,各运营商的增值业务竞争将是服务的竞争。由于移动互联业务的多样性,国内运营商逐步从“产品独立运营”向以“客户为中心”的融合运营模式转变,新的商业模式和日趋激烈的竞争环境对电信增值业务运营管理提出了新的要求和挑战。本文的主要目的就是通过对用户上网行为数据的分析,深入分析与把握用户的需求,精确定位用户适配业务类型,并加以调整和创新,也可以把业务推广给客户,从而贯彻“从客户找业务,为业务找客户”的宗旨。本文首先探讨了用户行为分析及其方法,深入学习各种数据挖掘的算法与软件的基础上构建用户行为分析与业务匹配模型。然后在对移动互联网的数据分析理解之后进行数据收集,对于获取到的数据,按照ETL(Extraction-Transformation-Loading)思路,对七千万条数据进行清理、整合,构建数据库。通过数据挖掘的相关工具对用户行为分别在热点时间、用户兴趣、匹配业务等角度采用聚类、文本挖掘、关联分析等方法进行知识挖掘,从统计数据中发现现有营销策略的问题,给运营商提供新的思路并为精准营销提供数据支撑。本文构建的系统设计思路简洁清晰,结果经实践验证可行有效,为进一步实现更多数据源与更大数据量的用户分析系统的构建打下了良好的基础。