随着电视媒体的不断扩大，电视媒体确定各频道和时段广告价位、评价自己的节目类型等越来越重视收视率统计数据，已成为其及广告客户选择媒体、频道、节目类型和时段的重要依据。当前电视媒体的收视率调查还很不完善，一是比较单一的收视率调查数据不能对节目收视率产生影响的因素进行定量分析；二是对节目进行播出后调查、分析及评价的收视率调查体系，对收视率无法进行播前预测。论文针对这些不足，对诸多影响收视率的因素进行研究，并采用J2EE技术实现收视率预测分析系统，进行播前预测。在现有的收视率调查体系中，电视媒体基本上使用收视率调查公司调查所获取的收视率调查数据，即尼尔森数据，作为电视节目的收视率数据。随着数据库规模日益扩大，数据量可达数GB甚至TB级，为了更有效地管理和利用数据库中数据，获取其中潜在的知识和价值，使用数据挖掘的建模方法，对海量的尼尔森收视率数据建立一个简化的数据仓库，并使用数据挖掘中的分类与预言的分析方法，对影响收视率的因素进行聚类分析，获得影响收视率的各关系因子，包括媒体节目播放的时段价值，频道的效益，节目的品牌，形成一个量化的评价指标体系和准确的绩效考核标准，进而对未来的电视节目安排和广告投放价值进行直观量化的收视率预测，为节目选择、品牌发展等决策提供详细可靠的量化指导依据。本文采用先进技术实现的分析预测系统对节目时段效益、频道评价、节目类型、频道覆盖率、演员、导演等各收视率影响因子进行合理统计并量化分析其在某一指定时间段内的评价指标，并分别以用户自定义图表直观显示，如可放大缩小的3D柱形图，饼状图，折线图等。在收视率预测方面，主要以结合主成分分析的方法，弱化剔除合并一些对关系影响较小的因素，以生成一对一权重影响表，进一步得到收视率指标与这些因素之间的数量关系式，最终把影响因子按照其权重比例与相互关系有机的结合在一起，根据用户需求选择将要上市节目的播出频道，节目类型，播放时间段，覆盖网络，演员导演，图表类型等，根据关系式计算该节目在指定时段的收视率图表，从而对未来将要播放的电视节目收视率进行合理的科学量化预测。