在中国电信运营商重组以后,国内电信业的市场环境已渐趋合理,它们之间的竞争更加激烈。客户是电信运营商生存和发展的根基[1],对客户的保有和争夺也就成为竞争的焦点。作为全业务运营商,中国电信在C网业务发展的同时,导致部分固网业务的下滑,同时由于传统的固网是后付费方式,C网的用户大多还未接受预付费方式,这给企业带来了极大的欠费风险和收入增长压力。为兼顾客户感知和企业利益,必须实现差异化服务和精确化营销,解决以往在固网中应用的普遍催缴的欠费管理方式,引入银行业的授信方法,提高企业的品牌形象和有针对性的欠费管理模式。本文主要研究内容是在数据仓库的基础上,对用户的日消费行为进行分析和挖掘,获得内在规律性,实现对客户的差异服务和管理。在电信业,普遍存在着“信息丰富”,“知识贫乏”的现象,传统处理方法难以发现其中蕴含的知识,迫切需要新知识、新技术来解决这个问题。用数据仓库对信息进行管理,并在此基础上对信息进行挖掘,从而应用于客户管理,销售策化,资源配置等诸多方面。在现实生产环境中,信息获取的高效和业务的智能,是挖掘结果能否被应用推广的至关重要因素。为此,本文在数据仓库的设计和组织中,充分考虑了效率,挖掘算法的设计也考虑了实时性的要求,在挖掘结果的展示中借助COGNOS的强大功能,为前端员工提供了高效、实时的界面,以期对企业的信息化建设探索一条有本地特色的可行之路。本论文的主要工作有:(1)设计一个符合生产条件的数据仓库,实现对元数据的管理。借助ORACLE的新特性,以进程流实现对数据的逐步归约。为提高挖掘精度和实现界面响应高效做基础准备。(2)根据中国电信业务特点和用户消费习惯,以回归模式对用户数据进行挖掘,解决传统算法中通过提高测试集来提高挖掘精度和离线分析的方法,满足实际生产的要求。(3)在展示时,将COGNOS集成在.NET的框架中,实现业务智能和使用者的个性需求。