数据挖掘技术是目前数据仓库领域最强大的数据分析手段。它能利用已知的数据通过建立数学模型的方法找出隐含的规律,再利用这些规律为我们所用,如进行电信客户的深度挖掘,为制定市场营销战略提供参考。本课题的目的就是研究数据挖掘技术的实现,并将此技术运用于电信行业固网客户信用度评估中。使电信企业提高自身的竞争力,获得更多的利润。本文首先介绍了数据挖掘的基础理论,及相关的算法。随后以实际项目为依托,以CRISP_DM(Cross_industry Standard Process for Data Mining)建模过程为框架,逐步按照:商业理解,数据理解,数据准备,建立模型,模型选择与评估,模型发布的步骤,利用数据挖掘软件clementine,实现电信固网客户的信用度评估系统设计与实现。