在现今激烈的电信业竞争环境下,有效利用数据分析手段,解决商务运营问题有着非常重要的意义。在该背景下,对客户的研究是重点,除了对客户的基本属性分析外,还应该进一步深入研究他们的消费行为。目前,在这方面的研究并带来明显效益的案例还较少,且多数集中在客户价值等方面。本文运用0LAP和数据挖掘技术相结合共同分析电信客户的消费行为,旨在找出消费群体的特征以及相关规律,更好的辅助市场决策。本文对计费系统岳阳市三个月的消费数据进行分析,设计了消费行为分析主题的星座模型。在该模型的基础上,应用OLAP分析技术,对维度和度量进行分析,创建了消费行为特征和消费档次的多维数据集,通过进行切片、切块、旋转等操作,获知了以往客户群体构成、消费层次和消费特征。通过OLAP分析,得出了该地区固定电话存在“热装冷用”等有用的结论。进一步地,应用数据挖掘技术,提出了以聚类分析法来解决“热装冷用”问题,研究中针对客户不同需求选取相应指标,并对指标进行规约,比较选择了多种数据准备方法,最终建立了聚类分析模型,细分出了五类客户群,找出了高价值的客户群体及其他各类人群的特征,并针对性地提出合理化建议。数据挖掘分析流程以CRISP-DM方法论为基础,应用了单因素方差理论对该模型进行了评估,最后发布了该模型。本文实现了消费行为分析系统,论文研究得出了较好的结论,为决策提供了指导性意见。