随着信息技术的发展与应用,以及移动通信行业竞争的日益激烈,移动通信运营商对客户的管理要求也越来越高。移动通信系统数据库中存储了大量的关于客户的基本信息、通话行为信息和消费信息等。采用数据挖掘技术来实现对这些信息的科学分析,为企业制定合理的营销方案提供决策支持。目前,数据挖掘技术已经是一项比较成熟的技术,但这项技术的应用还处于尝试阶段,成功的范例很少。本文介绍了数据挖掘技术在移动通信行业客户通话行为分析中的应用,从关键技术、体系结构和挖掘方法等方面进行了详细论述,这一技术的应用将有利于增强移动通信企业的市场竞争力。本文重点分析了应用数据挖掘技术进行客户分类的方法和步骤,研究移动通信客户价值的重要性,根据移动通信客户价值的计算方法,提出了移动运营商需要关注的客户价值因素。主要完成了以下内容：1.对移动通信领域进行调研,与领域专家和从事该领域信息系统建设的相关人员进行充分交流,对现有业务及数据源进行调研。2.明确项目指标,搭建系统的软件和硬件环境,进行总体方案设计和确定实施方案,选择模型的算法、数据源后建立模型。3.在具体实施过程中,运用预先采用的实施方案详细介绍客户分类模型和客户价值分析模型的建立过程。包括模型的业务要求、源数据的获取和清洗、数据采样、数据探索、模型建立及模型的评估。