1国内通信运营企业管理存在的问题
1.1数据库平台建设水平较低
我国通信行业在运营管理层面，数据库架构的搭建已全面启动，然而实际进展却普遍不尽如人意，与欧美、日本、韩国等经济先进、技术前沿的国家相比，存在较大差距。“三强争霸”是我国通信市场的真实写照，前三大运营商的市场份额超过95%，他们拥有丰富的用户通信数据和相关资料，具备了构建专业数据库的基础条件。然而，在实际推进过程中，受限于陈旧的管理观念和模式，三大运营商的数据库建设尚处于初级阶段，各企业间的数据资源共享和互动不足。尤其是受到现有通信网络和运营管理体系的束缚，三大运营商各自为政，这直接阻碍了数据库平台向全面网络化、智能化、信息化的方向发展。
1.2用户群体划分不合理
在电信服务企业的用户分类实践中，尽管不同运营商都基于自身的业务特色和管理要求，对用户进行了特定的归类，但这种分类的准则并不明确，对于用户群体的长远规划也显得不够周全。细致的用户分类对于电信服务企业的市场拓展和财务收益具有决定性作用。通过数据挖掘技术可以在运营管理上突破传统难题，但这要求对多种算法进行恰当的筛选和使用，这无疑需要大量的资源投入。另外，用户群体的需求和市场状况是持续变化的，如果不能实时更新数据信息，用户分类的准确性将无法满足运营管理的实时需求，进而影响电信服务企业整体业务发展战略的科学性。
1.3用户流失情况缺乏科学预测
在我国的电信企业管理领域，目前面临的最棘手挑战之一便是客户流失现象较为普遍。在推广新型服务的过程中，电信企业必须实时监控客户的流失动态，将其作为业务调整和改革的科学依据。然而，在日常管理实践中，电信企业往往缺少对客户流失的准确预测，通常只能依赖过往的统计资料来了解某个时期的客户流失状况，这就造成了实际操作与业务调整之间的时间滞后。在电信市场竞争愈发激烈的背景下，如果电信企业不能迅速捕捉并预测客户流失的趋势，那么重要的业务决策就会缺乏关键的参考数据，数据挖掘技术的应用不充分，对客户流失预测的准确性影响尤为明显。
2数据挖掘技术应用于通信运营企业管理
2.1精细化划分用户群体
在当前通信业务日益多元化的发展趋势下，不同的用户在不同的经济状况、不同的消费习惯，为挖掘技术的发展带来了巨大的发展机遇。这种方法可以对用户群进行准确的定位和分析。提出了一种基于K-means的用户分类方法，该方法可以根据用户的基本信息、长途呼叫记录、缴费情况等信息，从而实现对不同类型的用户的分类。通过对账单信息、宽带使用情况、本地呼叫记录和付款情况的分析，对不同类型的客户群进行了细分。在对用户进行分类时，应该把重点放在对不同数据信息的筛选、分类和汇总上。在 K均值聚类算法中，由于不同的服务要求、不同的环境特性，在使用 K均值聚类时，必须通过比较静态与动态的数据，发现它们之间的内在联系，从而实现对用户的分类。在此基础上，引入了数据准则，以提高分类准确率。在对电信用户进行分类时，可以对用户进行分类，将国内的传统用户和电信用户划分为若干类。业务部门会根据不同的使用者的消费行为，制订出个性化的营销策略、服务模式和价格策略，以此来提高顾客的忠诚度，培育出一批具有高满意度和忠诚度的顾客群，并且主动地去吸引潜在的顾客。
2.2建设数据库平台
电信运营商在进行数据挖掘时，首先要做的就是建立自己的数据资源库。目前，大部分的通讯运营商都建立了自己的局域网，拥有自己的财政，智能网，宽带；针对窄带和收费等多种服务支撑体系（有些企业的服务支撑体系多达上百个）。由于各个应用程序之间相互独立，缺少一个通用的数据结构，无法进行互联和共享（有些系统之间的交互还需要手动进行），造成了海量的不准确和不及时的数据。针对这一现状，电信运营商需要从企业的实际情况出发，从企业的需要、企业的信息调查等方面着手，对企业的各个支撑体系进行集成；建立了一个统一的数据逻辑和体系结构，建立了一个集中式的、可供使用的数据库平台。这个平台需要能够从各个业务支撑系统中进行数据的即时抽取，并且能够方便地将数据从平台中抽取出来，并对其进行转化、归纳，生成数据挖掘的对象表。在此基础上，电信运营商可以根据海量的数据（在人工智能的帮助下，对其进行深度挖掘（甚至可以对其进行动态预测），并根据通话时长、通话距离、通话路径等信息，对通讯网络进行调控与优化。
2.3预测用户流失
随着科学技术的发展，人们在各种通信方式中有了越来越多的自主选择。随着越来越多的人开始使用 email和智能机，固定电话也开始被抛弃。由于资费问题，许多手机用户纷纷从电信转到了联通的怀抱。这样的客户流失，必然会给通信运营商带来很大的利润损失。为了实现这一目标，电信企业需要利用数据挖掘技术对客户进行预测，从而提前对客户进行挽留。针对流失用户，采用决策树方法确定“在网”用户类别（需要满足“在网状态”、“上网时长大于3个月”等基本要求），确定“流失”（即每月通话流量较过去3个月平均减少25%)，对用户基本信息、账单等进行大数据采集，并通过大数据挖掘和分析，实现对客户流失风险的自动化评价。并制作出详细的预报报告。在对通信运营商的客户流失进行预测时，一定要准确地区分出客户流失的表象和根源，比如一些客户只是改变了服务种类或者服务包，这样的人应该被纳入到服务调整的范畴之中。在建立数据挖掘方法的基础上，要保证统计指标的准确、算法的设定，以避免由于数据挖掘方法的不恰当应用而导致的预测结果偏倚。在形成预测报告后，要及时向有关部门发出预警，同时，要让企业和客户服务人员保持住客户（要深刻理解客户对电信业务的不满意）。在每个月的基础上，根据数据挖掘的结果，对客户离网的预测结果进行全面的分析；对客户离网的详细情况、发展趋势、原因以及关键时点进行了详细的分析，并根据实际情况进行了针对性的经营调整与改善。
结论
对于电信服务提供商来说，打造一个健全的大数据分析系统并巧妙运用数据发掘手段，能够更加便捷和迅速地对用户资料、网络状况等众多信息进行高效的搜集、整理和保存，进而为公司的策略制定和运营管理提供更有力的支撑。然而，当前我国电信服务提供商在数据库构建等领域还面临着诸多挑战，因此迫切需要研究如何在电信服务提供商的日常管理中恰当地应用数据发掘技术。
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