电信业从提供本地和长途电话服务迅速发展到提供其他几种综合通信服务，如传真、寻呼机、移动电话、网络信使、图像、电子邮件、计算机和网络数据传输以及几种数据交通。
电信、计算机网络、互联网以及其他几种通信和计算手段的整合也在进行中。此外，随着一些国家对电信市场的放松管制以及新的计算机和通信技术的发展，电信行业正在迅速扩大和竞争激烈。
这对数据挖掘产生了巨大的需求，以支持了解所涉及的业务、识别电信设计、捕获欺诈事件、更好地利用资源并提高服务质量。以下是数据挖掘可以改善电信服务的几种方法 -
电信数据的多维分析- 电信数据本质上是多维的，维度包括呼叫时间、持续时间、呼叫者的位置、被叫者的位置和呼叫类型。对这些数据进行多维分析，可以识别和比较数据流量、系统工作量、资源管理、客户群体行为和利润。例如，市场分析师可能希望定期查看有关呼叫源、目的地、数量和时间使用设计的图表和图形。
欺诈模式分析和异常模式识别- 欺诈活动每年使电信市场损失数千美元。识别潜在的欺诈用户及其非典型使用模式非常重要。它可以检测以欺诈方式进入客户帐户的企图。
它可以发现可能需要特别注意的异常模式，例如繁忙时段受挫的呼叫尝试、交换和路由拥塞模式，以及来自编程不正确的自动拨出设备（如传真机）的定期呼叫。一些模式可以通过多维分析、聚类分析和异常值分析找到。
多维关联和序列模式分析- 多维分析中关联和序列模式的发现可用于促进电信服务。
移动电信服务- 移动电信、Web 和数据服务以及移动计算在我们的工作和生活中变得越来越融合和普遍。移动通信数据的特点是与时空数据的关系。时空数据挖掘对于查找特定设计可能变得很重要。
例如，特定区域异常繁忙的手机流量可能表示这些区域发生了异常情况。此外，易用性对于吸引用户采用新的移动服务至关重要。数据挖掘将在自适应解决方案的设计中发挥重要作用，允许用户通过相对较少的击键获得有用的数据。
