随着电信业务的发展和体制改革地不断深化，国内电信行业各大运营商之间的竞争日趋激烈，这一趋势在国内移动通信业内表现的尤为突出。因此，如何利用相关数据信息，针对不同目的，使用科学方法改善客户关系，提升网络质量的同时降低网络运营成本，提高商业效率的同时增进客户满意度，成为各运营商的当务之急。这就要求运营商建立数据分析和精细化应用的框架体系，从企业全局来支撑日常的数据分析需求；并以高端客户服务为起点，建立一系列BI专题来促进高端客户服务更加精细化、个性化、人性化，推动客户服务模式的变革，逐步建立起以“客户为中心”的跨部门协作的服务体系。近几年迅速发展起来的数据挖掘技术就是实现这一目标的重要手段。　　 本文的主要研究内容如下：　　 1.对数据挖掘技术的基本原理、流程进行了研究，研究了数据挖掘算法分类，并主要对聚类分析、关联分析、决策树、神经网络等算法进行了研究。分析总结了数据挖掘算法应用领域。　　 2.在此基础上研究了基于BOSS数据的经营分析系统，详细的介绍了校园专题实例开发过程：数据来源和整理、模型建立过程及关键步骤、程序设计。　　 3.从工程实现的角度出发，介绍了数据挖掘在网络隐性故障排查上的应用。