随着国内几家电信企业的重组和3G牌照的发放,我国通信行业的竞争也日趋激烈。与其他行业相比,电信运营商拥有更多关于用户的数据。谁能正确地挖掘出隐含于这些数据中的知识,谁就能更好地向用户提供产品与服务。这促使电信运营商建设和不断改进以数据仓库为基础的经营分析系统。本文在深入分析了数据仓库技术在国内外电信行业中的应用情况下,指出了现有系统的不足,阐明了现阶段系统的建设原则、目标以及建设步骤等,在研究了数据仓库和经营分析系统相关技术的基础上,详细设计了经营分析系统的架构和逻辑模型,结合电信行业业务流程特点,划分了主题域,并对其中最重要的客户主题进行了详细的模型设计,结合数据特点和系统分析要求,进行了粒度的划分,按时间和地域位置进行了数据分割,应用了一个优化的ETL框架ECTL(Extracting＼Cleaning＼Translation＼Loading),在ETL过程中加入数据清洗,以提高数据质量,采用和论述了数据抽取、清洗、转换、加载等关键技术。本文提出了一种基于正态分布的极端数据处理方法,利用数据正态分布的特性来标出极端数据,并用存储过程实现了该方法,应用证明该方法能有效地标示出极端数据。最后用PowerCenter实现了客户付费表的抽取过程。最后,论文对本系统工作进行了总结,进一步指出经营分析系统建设中还需要解决的问题。