随着电信市场的开放,电信运营商之间的竞争将越来越激烈,利润的降低使得各运营商必须从粗放的经营转变到集约的经营。为了适应日趋激烈的市场竞争环境,发挥自身的综合优势,实现灵活多变的市场营销策略,为客户提供更具有针对性的满意服务,同时为了最大限度地合理配置和优化自己的资源,降低运营成本,增强核心竞争力,需要尽快建立一个包含数据仓库和数据分析技术的一套完整的面向决策分析的经营分析系统。本文以某市联合通信公司的经营分析系统为背景,从数据仓库和OLAP这两个方面论述了数据仓库系统的构建,着重阐述了该系统中ETL部分的设计和实现。该系统自实际运行以来,能够帮助分析人员从大量庞杂的数据源中获得及时准确的业务信息,效果稳定,对类似系统的设计也有很好的借鉴作用。在针对通信行业套餐业务问题,本文采用聚类分析和关联分析等技术,构建套餐分析模型。首先对聚类分析和关联分析技术进行了深入的分析,接着提出了一种基于Apriori算法和k-means算法的套餐分析模型,详细说明了模型的建立流程。针对用户数据量巨大所造成的分析速度较慢的问题,本文在套餐分析模型的构造过程中,使用改进的Apriori算法和k-means算法,改善了模型性能。最后,文章对获得的模型做了测试,结果表明这种基于聚类分析和关联分析的套餐分析模型达到了较高的精确度。通过该模型获得的关联规则能够准确地反映用户的套餐消费习惯,对新套餐的设计和发布起到了辅助决策作用,达到了商业使用的要求。