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數據挖掘技術從一開始就是面向應用的。在商業應用中最典型的例子就是一家連鎖店通過數據挖掘發現了小孩尿布和啤酒之間有著驚人的聯系。數據挖掘是目前國際上數據庫和信息決策領域的最前沿方向之一，引起了學術界和業界的廣泛關注。數據挖掘技術在一些領域內已有成功的應用。但數據挖掘技術在電信領域中成熟的應用尚不多見。下面對數據挖掘技術在電信行業的應用作一點探討
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由于電信業本身相對于其它領域歷史數據比較規范，而且海量數據，以客戶為中心，這些對數據挖掘需求來說都是很有必要的。數據挖掘在國外電信行業中有很多成功的案例，下面這些公司使用數據挖掘技術解決了一些商業問題：
British Telecommunications
（英國）
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向銷售人員和營銷活動提供了“最佳客戶”清單
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直郵活動回應率提高了
100%
Telecom Italia Mobile
（意大利）
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預防了客戶的流失
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加強了客戶交叉銷售的機會
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對客戶的行為有更深的理解
Hutchison Telecom
（香港）：
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建立客戶忠誠度評估體系，降低了客戶的流失。
總的說來，數據挖掘能解決電信行業如下一些商業問題：
1.
理解客戶的細分和偏好
2.
確定可盈利客戶以及獲取新客戶
3.
交叉銷售
4.
客戶保持以及提高客戶忠誠度
5.
提高投資回報率（
ROI)
以及減少促銷成本
6.
發現欺詐、浪費、濫用等不良行為
7.
確定信用風險等等。
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數據挖掘在國內電信行業的發展是隨著電信行業競爭的加劇，國內電信運營商們都認識到了數據挖掘的重要性，中國移動集團正在規劃數據挖掘的行業應用課題研究。數據挖掘過程中對業務理解是很關鍵的，領域專家對這個早有討論，前段時間看到一篇文章很受啟發，作者明確表明了他的觀點：數據挖掘項目進行過程中，要以業務專家為主導，技術專家只是起輔助作用。這句話很有道理，現在很多所謂的數據挖掘項目確恰恰相反，這確實是關系項目成敗或者說項目是否能達到預期效果的一個關鍵問題。下面對現在電信行業的業務理解做一點簡單的分析，當然每個運營商會有他的一些具體需求：
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簡單地講，電信領域數據挖掘項目的業務問題就是，通過對電信公司大量的通話明細記錄的挖掘，發現顧客的行為，提供有針對性的服務，這樣不僅提高客戶服務水平以增加顧客忠誠，更重要地是，去尋找那些企業利潤貢獻度高的業務的使用者，并挖掘其規律以增加這一類業務的銷售，從而提升企業獲利能力。回答這一業務問題，可以有多方面的數據挖掘問題。比如：
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通話時段的規律。什么時間是電話通話的高峰期？不同類型的電信業務高峰出現在什么時候等。
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按市場細分的客戶（如個人客戶、政府部門、企業客戶）通話規律。市場細分后同類型的顧客其通話模式是否相似？如果相似則如何等。
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電話使用者何時在家。了解這一點一個明顯的直觀的作用就是，一些行業進行電話直銷（比如銀行業交叉銷售保險產品）時效率更高。
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國際長途的通話模式。因為國際長途利潤率相當高，了解其通話模式從而采取相應措施提高其使用量會對公司業績有顯著作用。
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因特網服務規律。比如顧客最常使用的
ISPs
（服務提供商）、不同市場細分類型的顧客是否用不同的
ISP
等。
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發現潛在的租用虛擬專用網絡服務的顧客。這些顧客會有站點間大量的通話或數據傳輸，有時也會與其他企業間作大量的數據交換，此時如果作有針對的營銷，他們就可能租用虛擬專用網絡服務。
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發現增加電話線路租用需求的客戶。一個典型的例子，某壽險企業的客服熱線電話經常出現等待時間過長的問題，從而導致顧客的不滿。之所以發生這種問題，主要是因為該類企業同時發生的通話過多，占用了其所有租用的線路。如果電信服務提供者能及時發現這類問題，
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