在当今这个信息化高度发展的社会，三网融合已成为我国加快网络基础设施建设、推进网络技术和业务融合创新的重要战略。三网融合指的是电信网、广播电视网和互联网的融合发展，这种融合能够实现多网覆盖、多屏互动、多终端接入，为用户带来全新的媒体消费体验。随着三网融合进入规模试点阶段，电信和广电的新业务得到了迅猛的发展，尤其是数字电视运营商，在整个产业链中扮演着至关重要的角色。
数字电视运营商在三网融合的过程中积累了大量的用户数据和业务数据，这些数据资源如果能够得到充分的挖掘和利用，可以为运营商的发展提供巨大的价值。数据挖掘技术，特别是时间序列预测技术和客户流失分析技术，对于制定合理战略计划和业务部署起到了至关重要的作用。
时间序列预测技术通过数据挖掘中的序列模式，挖掘出有效的关联规则，将历史数据揭示出的现象规律延伸到未来，并对未来做出预测。这种技术能够帮助运营商准确把握用户的消费习惯和行为特征，从而设计出更加符合市场需求的产品和服务。
客户流失分析技术则关注于识别哪些用户最有可能离开，以及他们离开的原因。通过对这些数据的深入分析，运营商可以更好地理解用户需求，提前采取措施，降低客户流失率，提升用户忠诚度和满意度。
数据挖掘项目的生命周期分为六个阶段，即商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估和模型部署运用。在每个阶段，运营商需要完成不同的任务，以确保数据挖掘能够顺利进行并达到预期效果。商业理解阶段需要确定商业目标，了解背景，制定商业成功的标准。数据准备阶段则涉及收集、清理、整合和格式化数据。数据理解阶段是对数据进行探索和描述，建立监控和维护方案。在建立模型阶段，根据数据挖掘的目标和数据准备的结果选择建模技术并建造模型。模型评估阶段的任务是检验数据质量、评估模型、回顾项目成本和收益，并制定下一步方案。模型部署阶段需要制定部署方案，评估形势，书写最终报告，并确定数据挖掘目标和项目计划。
数据挖掘的技术方法多样，包括聚类方法、判别分析、规则推导法、决策树分析、神经网络、基因算法、回归分析、回归树以及贝叶斯网络等。每种方法都有其特定的应用场景和优势，运营商可以根据实际需求选择合适的方法来进行数据分析和挖掘。
为了更好地理解数据挖掘技术在数字电视网络运营商发展中的应用，本文通过对时间序列预测技术和客户流失分析的探讨，为数字电视运营商在三网融合过程中制定合理的战略计划和业务部署提供了专业的指导和参考。数据挖掘技术的运用不仅有助于运营商把握市场趋势，而且能够帮助其深入理解用户需求，从而在激烈的市场竞争中占据有利地位，实现竞合及共赢。
