电信进行经营分析工作很早就存在,但只是针对规模和简单价值链进行分析,其主要的分析和展现是基于二维平面的,对经营分析工作的实时性、准确性和前瞻性没有太高的要求。而市场营销需要的却是通过对多维数据采取查询、旋转、钻取和切片等关键技术对数据进行综合分析和生成报表,得出相关的结论,从而辅助经营者进行决策。因此,把成熟的数据挖掘技术引入到通信行业,通过利用已知的数据建立数学模型的方法找出隐含的客户行为规则对于企业来说具有重要意义。本文在广泛研读相关数据挖掘技术和应用的书籍及文献资料的基础上,掌握了数据挖掘技术基础,同时整合电信内部各个支撑系统数据,对客户分群、客户价值、客户流失等电信业务主题进行分析,把数据挖掘技术和电信业务分析主题紧密结合起来,最后设计了数据仓库的逻辑体系架构、物理体系架构以及数据模型,采用数据挖掘技术建设了一个企业级数据仓库。通过本文的研究实现利用已知的数据通过建立数学模型的方法找出隐含的业务规则,将基于科学决策的客户关系管理全面引入到电信企业的市场/销售工作中。同时通过数据仓库的建设挖掘大量客户数据和业务数据中潜在的信息和价值,实现企业信息在系统、应用与使用者间的共享,提供完整的公司经营视图,实施精细经营,通过精确化营销降低企业运营成本,实现企业效益最大化。