随着信息技术和移动互联网的发展,越来越多的企业在运营中产生了海量的数据,数据挖掘技术也日益成熟起来。各企业越来越重视通过数据挖掘技术将海量数据转换成实际价值,进而指导企业运营。移动互联网的快速发展使我国电信企业面临巨大的挑战,同时海量数据也为电信产业带来新的增长点,如何将数据挖掘技术引入电信企的运营之中,实现从海量数据里发现用户行为规律并提取隐藏的信息,为市场、运营、技术实施等方面提供参考,达到节省公司运营成本、提高经济效益、实现智慧运营的目的,这正是本文所研究的主要内容。本文首先详细介绍了基于移动通信用户数据的行为规律预测与数据挖掘平台的功能实现。首先介绍了数据挖掘技术的基本流程和分类算法的基本原理,分析了数据挖掘技术在电信企业具体的应用场景。在平台实现环节,首先结合电信运营商数据的特点和企业运营的实际需求进行了平台的需求分析,设计了平台的功能框架和操作流程。接着介绍了各个功能模块的实现,包括数据输入和预处理、基于不同分类算法的建模、可视化、基于ROC曲线的模型评估、模型应用。在模型构建模块,详细介绍了几种常用的分类预测算法的原理、流程和实现,包括基于基尼系数的CART决策树、基于信息增益的CART决策树、最近邻算法、基于决策树的Bagging和AdaBoost集成算法。该平台满足数据挖掘的完整流程,能够对用户历史行为数据构建分类预测模型,进而分析用户行为规律并指导电信企业进行客户关系管理和业务运营。其次,介绍了基于运营商移动通信用户行为数据和数据挖掘平台的应用。该部分介绍了如何通过数据挖掘技术来指导运营商在流量升档和终端营销活动中目标客户的挖掘。在这两个应用中,详细介绍了从数据采集、基于该平台的数据预处理、模型构建与评估到落地。最后结合落地结果和历史结果对比分析了数据挖掘对企业运营的价值。通过实践分析既检验了该平台的稳健性和可用性,也给电信企业客户管理和经营活动提供了新的方案。