1、網絡質量作為運營商的生命線，直接影響運營商的服務水平，決定消費者的滿意度。穩(wěn)定和提高網絡運行質量成為運營商面對的一個重大課題。
　　數據挖掘是當前信息技術研究的熱點之一。通過數據挖掘可以在海量數據中發(fā)現(xiàn)有用的信息，將信息變成行動，行動轉換成價值，并取得一定的社會效益和經濟效益。電信運營商是典型的數據密集企業(yè)，積累了大量寶貴的信息。因此，需要充分利用移動通信網絡運行的歷史數據和當前數據信息，通過數據挖掘技術來發(fā)現(xiàn)網絡及業(yè)務運行中的潛

2、在問題。
　　移動通信性能指標是度量網絡質量的標準，是移動網絡中最關鍵的數據之一。在當前中國電信業(yè)全業(yè)務競爭的大背景下，對指標進行有效控制與管理是運營商必須面對的重大挑戰(zhàn)。
　　本文將數據挖掘和移動通信技術相結合，深入研究了數據挖掘在移動通信性能指標預測和優(yōu)化兩個方面的應用。
　　在性能指標預測方面，本文在依次研究時間序列挖掘的原理、傳統(tǒng)模型、平穩(wěn)模型、非平穩(wěn)模型。在ARIMA建模與應用的基礎上，確定了ARIMA作為時

3、間序列的模型。對典型指標以切出成功率為例，應用ARIMA模型，確立了最佳模型參數，得出預測值，并運用案例進行了驗證。在時間序列挖掘研究中，本文提出了移動通信性能指標精細化監(jiān)控方法，使性能指標監(jiān)控更加靈敏，提升監(jiān)控的效率，縮短了網絡隱患的發(fā)現(xiàn)時長。通過ARIMA數學模型，比較精確地得到性能指標預測數值，為性能指標主動預防性的預警和網絡優(yōu)化提供了數據依據。
　　在性能指標優(yōu)化方面，本文將信令數據挖掘技術引入性能指標分析，為網絡優(yōu)化工作