随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据，这使得数据挖掘技术空前风靡。数据挖掘技术是由数据库理论、统计学、机器学习理论和神经网络方法等相互结合、交叉渗透而形成的一门交叉性学科。数据挖掘是以数据库原理为基础发展起来的，但数据挖掘技术从一开始就是面向应用的，它不光是面向特定数据库的简单检索而是要对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析综合和推理，以指导实际问题的求解，用以发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。这些特点决定了数据挖掘的内容体系和研究方法。本文重点研究了我国的移动通信运营企业如何开展及运用数据挖掘技术来提高其竞争力。本文没有对数据挖掘的理论及建模方法等做过多的阐述，也没有对数据仓库建设方面做过细的探讨，而是将重点放在数据挖掘模型的选择与设计上，通过对网络基础数据的挖掘，发现和归纳出终端用户的行为特点，从而挖掘移动通信业务用户的潜在需求，实现更多的增值服务：如手机品牌分布、客户保持、客户细分、欺诈识别和促销方式选择等，并真正建立起一套行之有效的应用系统。希望本研究能为加强与提高数据挖掘技术在我国移动通信运营业中的应用起到一点推动作用。