电视作为三大广告媒介之一，是当代强大的大众传播媒体。而随着近代统计科学的不断发展，收视率调查已成为对广告和媒介来说极其重要的相关行业。收视率调查的统计结果对电视节目制作、传播内容及广告商筛选都起着不可替代的作用。收视率数据逐渐成为了电视行业的权威标准，成了决定电视节目生存发展的重要指标，不仅衡量着电视节目优劣、影响电视节目制作和走向，决定着电视行业对节目、栏目乃至频道的评价，更决定其广告投放收费标准。然而目前的收视率调查还显得很不完善，其一是大部分电视台的收视率调查数据比较单一，难以对播出的节目、栏目进行客观全面准确的评价。其二是现在的收视率调查体系还只能对节目进行播出后的调查、分析和评价，而不能对节目栏目的收视率进行播前预测。因此，针对数字电视收视率进行分析和预测有着重要的实践意义。论文针对当前数字电视收视率分析和预测的不足，对诸多影响收视率的因素展开研究，论文主要研究工作如下：（1）通过对国内电视收视率最有权威的两家调研机构（央视-索福瑞CSM和AC尼尔森）展开分析，提出数字电视收视率分析和预测系统的业务流程，并构建出系统业务模型；（2）针对日益庞大的达到GB甚至TB规模的数据库，论文采用回归算法来处理数据，使用数据挖掘技术来构建分析预测模型，对海量索福瑞收视率检测数据建立了一个简洁的数据仓库。（3）论文基于J2EE技术，并以Struts MVC框架搭建分析预测平台框架，应用AJAX技术构架实现并使用数据挖掘中的分类与预测的分析方法，对影响收视率的因素进行聚类分析，以获得影响收视率的各关系因子。基于构建的数字电视收视率分析和预测运营平台，结合应用实践，取得了较好的成效；通过研究媒体节目播放的时段价值，品牌价值，频道效益等因素，进而建立一个准确的绩效考核标准和量化的评价指标体系，最终对未来的电视节目安排和广告投放价值进行直观量化的收视率预测，为决策者做出品牌选择策略提供定量的根据。