我国电信企业改革和重组后,电信运营业面临新的竞争格局,由网络资源的竞争转向服务竞争,企业客户资源成为运营商竞争的焦点。随着物联网与人工智能的发展,移动端种类繁多的手机应用花样百出,同时,运营商也自主研发了很多移动端APP产品,运营商拥有大量的用户上网数据,如何应用这些数据来挖掘用户相关信息,跟踪自有产品的使用情况,掌握自家产品的市场中的占有份额,就成了当务之急的事情。如果能有效的从这些上网数据中挖掘出相关信息,能更了解用户的上网习惯和使用爱好,并根据自身产品的特点,可以为用户介绍相关产品;而在产品方面,也可以通过分析产品的市场情况,进行有效的改进迭代,以便优化或者退出更好的新产品。本文以基于MapReduce核心分布式算法为原型、以Hadoop平台为基础,对运营商的原始用户上网数据进行数据挖掘。根据每个手机号的原始上网数据,从产品和大客户两个大维度,以活跃度、访问页面、访问频率、访问流量以及访问时长等多个分析指标为挖掘目的,根据产品和子用户、大客户和子用户的对应关系,计算出子用户、产品、大客户三大维度的模型以便分析。本文还以上述算法为核心,设计与实现了一个行业陪伴支撑大数据展示平台。用户可以通过该平台,查询自己想要分析的产品或者大客户的相关指标项,并以列表和图表两种方式展现,支持导出以供用户使用结果数据。该系统基于B/S的设计模式,每日会执行算法计算新增的上网数据并将结果存入数据库中,前台直接从数据库中查询所需信息并展示给用户,这样既能处理每日新增的大量用户上网数据情况,又能满足用户查询的实时性要求。