随着中国电信业的改革重组和3G牌照的发放，中国电信市场环境发生了根本的变化，行业的竞争和对客户的争夺日益激烈。在以客户为中心的竞争环境中，如何才能从繁杂的历史数据中找出客户的消费特征、消费规律，并建立电信客户业务精确营销模型，便成为企业致胜的筹码之一。本文利用数据挖掘技术对电信数据进行了一系列的分析。本文首先介绍了论文的研究背景、研究现状；并对数据挖掘的基本理论知识进行了简要介绍。然后根据电信数据的特点对电信数据进行预处理，建立了本文用于数据挖掘分析的电信数据集。并结合电信业务需求，将数据挖掘技术应用于电信领域的数据分析。本文利用聚类分析和C5.0决策树建立了电信业务下滑分析模型，对具有业务下滑倾向的客户进行预测，并做出相应的挽留措施，减少电信运营商的损失；针对客户使用的GPRS业务，利用聚类分析和Apriori关联规则建立了GPRS业务关联分析模型，根据分析结果对高价值客户进行GPRS关联业务推荐；针对目前发展前景良好的某个非绑定GPRS业务，利用CART决策树和C5.0决策树算法分别建立电信非绑定GPRS业务客户预测模型，并比较两个预测模型的结果，得出CART决策树模型具有更高的准确率和客户收益率，最后根据CART决策树模型对目标客户进行业务推荐，从而提高电信运营商的利润。