通讯事业的迅速发展离不开基站正常运转,为了保障通讯基站工作的稳定性与可靠性,需要对基站进行定期的基站安防巡检和不定期的基站故障排除工作。在基站巡检和排障过程中记录了海量的数据,这些数据被分散记录在纸质记录表或者某些数据存储库中没有统一进行分析统计管理。在提倡办公自动化和大数据处理的今天,显然传统基站运维手段是低效、落后的,而计算机技术的长足发展和数据挖掘技术的日益成熟必然推动基站运维工作向自动化、智能化发展。本文在ANM研究室承担的综合监测运维支撑智能管理系统平台项目基础上,全面深入的调研基站巡检需求背景、数据挖掘技术和关键系统实现技术,提出了基站巡检分析决策系统的详细设计方案,并利用SSH框架、Android平台和数据挖掘技术实现了该系统。SSH实现了系统的低耦合性和高可扩展性,Android客户端为数据采集提供了优良的用户体验。数据挖掘技术实现了系统的分析决策功能,系统使用聚类算法分析基站安防巡检数据,统计出系统管辖范围内基站频发的安全隐患,同时使用分类算法划分基站故障排除数据故障级别,统计出高故障率基站。统计结果作为下次基站安防巡检的重点巡检对象,使基站安防巡检工作不再是机械式重复工作,而是更有针对性和目的性的检测,实现基站巡检工作更加科学化和智能化。