数据挖掘技术是信息时代的一个重要技术分支，它能够从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中提取隐含的、先前未知的、潜在有用的信息和知识。这门技术涵盖了数据库技术、统计学、可视化、机器学习、信息科学等多个学科领域，不仅限于数据的基本查询，更关键的是它能够在无序的数据中挖掘、整理信息，提取知识，为决策提供支持。
数据挖掘的原理主要包括六个过程：确定任务目标、建立数据仓库、进行数据预处理、数据挖掘、评估、解释和应用模型、知识评价。在实际应用中，数据挖掘的常用技术包括聚类分析、分类、回归分析、关联原则、偏差分析等。这些技术往往来源于统计学、决策树、人工神经网络、遗传算法、粗集、模糊逻辑、可视化技术等领域。
移动通信行业是数据挖掘技术应用的主要领域之一。随着移动通信技术的迅速发展，移动通信服务已经从最初的基本通话服务发展到了集语音、图像等多种信息传递为一体的综合服务。移动通信业在信息化过程中面临的重大课题是如何在满足用户日益提高的需求的同时降低成本、提高效益，数据挖掘技术成为解决这一问题的重要手段。在中国，移动通信业自1998年起迅猛发展，不仅为人们的日常生活提供了不可或缺的沟通手段，而且具有巨大的提升潜力和盈利空间。
在移动通信中，数据挖掘技术可以应用于用户行为分析、网络维护、服务质量提升等多个方面。具体来说，数据挖掘应用的典型技术包括数据仓库的建立，通过建立一个可以共享移动通信业务数据的平台，为移动通信业务提供决策支持。此外，数据挖掘技术还能够通过对历史数据的分析，预测用户的消费行为和趋势，从而帮助运营商制定更有效的市场策略和优化网络资源的配置。
在中国移动通信业的实际应用案例中，数据挖掘技术被用于优化计费系统、综合业务系统等，通过分析用户的消费数据、通话记录、移动轨迹等信息，实现对用户行为的精确分析和预测，从而为用户提供个性化的服务。此外，数据挖掘还能够协助企业发现潜在的营销机会，制定更加精准的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
随着信息技术的不断进步和用户需求的多样化，移动通信领域的竞争日益激烈，数据挖掘技术在其中扮演着越来越重要的角色。通过有效地利用数据挖掘技术，移动通信企业能够更好地掌握市场动态，优化产品和服务，提升竞争力，最终实现可持续发展。
数据挖掘技术在移动通信行业中的应用正逐渐深化，它不仅改变了企业的运营模式，提升了服务质量，也为企业带来了新的增长点。随着数据挖掘技术的进一步发展和完善，预计它将在移动通信乃至更广泛的行业中发挥更加重要的作用。
