目前国内移动通信市场经过多年的发展，已经形成全球最大的用户规模，业务种类也逐步丰富，在移动移动通信网络的用户管理、投诉处理系统、网管系统、计费系统等各个系统中都沉淀了大量用户数据，形成的丰富数据资源亟待挖掘。重庆电信公司在电信集团近年来不断提出要求经营企业一切资产、充分利用数据资源的背景下，探索开展移动用户的真实业务感知研究，并建立起与用户投诉行为之间的关联，对于做好移动用户服务工作,提高用户的满意度和黏性具有重要意义。该论文提出了一种有效利用移动运营商网络设备运行数据、投诉系统数据、计费系统数据以及CRM系统数据，建立能够反映用户真实感知的指标模型的新思路，在此基础上建立了移动用户投诉预测模型，并采用数据挖掘算法分析和预测用户投诉行为的方法。该论文按照“电信CDMA用户投诉相关数据分布情况调研数据挖掘理论在移动运营商的应用情况移动用户感知指标建立数据挖掘算法选择移动用户投诉模型建立移动用户投诉模型验证”的逻辑思路开展了深入的研究，首先对重庆电信公司现有的用户投诉处理系统进行调研，列举出影响用户投诉的可能因素，包含了动态变化因素和非动态变化因素，重点关注网络设备运行数据的分析和影响评估。通过对数据挖掘算法的详细分析，采用OLAP（联机事务处理）对影响用户投诉行为的要因进行计算和推导，通过神经网络模型进一步提取关键因素，并建立移动用户的投诉预测模型。在以上工作的基础上，该论文采用了重庆电信公司2014年5、6月的C网用户投诉数据对模型进行了验证，最终论证了通过数据挖掘预测用户投诉行为的可行性、有效性和准确性。