电信业是国家的支柱产业，关系着国家的经济命脉。近年来，在国家的大力支持下，电信业取得了长足的发展，其中移动通信行业的发展速度更是一日千里。在当今移动通信行业中，一方面新入网用户不断增加，另一方面流失(离网)的用户也在不断的增加。与其网络和业务的先进性相比，移动通信行业的离网用户分析却显得相对落后，目前国内移动运营商的离网用户预警分析几乎没有。移动公司进行离网用户分析能有效地提高其决策能力，从而能更好地挽留离网用户，更好地降低运营成本。 基于移动通信公司离网用户分析的现状，本文针对其行业数据量大，属性复杂，域值广等特点，设计了基于决策树的移动通信离网用户分析器，此分析器从2004年开始，已经在黑龙江省移动通信公司投入了商业使用。本文的主要工作如下： 结合行业数据特点，确定数据挖掘学科中最适合离网用户分析的方法是分类，并进一步确定了最符合离网用户分析的分类方法中的决策树生成算法和树剪枝算法。 设计并实现了“基于决策树的移动通信离网用户分析器”。对于分析器的核心部分即决策树模块中选用的决策树生成算法，提出了一种在实现上的新策略，使得决策树的构造更有效率。对于数据文件存储，生成树的评估，分析器内部模块的通讯等分析器中的重要组件，也提出了切合实际的策略。 按黑龙江省移动通信公司的要求，本文在其离网用户分析的实施过程中应用了此分析器，并给出了应用的实际结果。最后在文章的结束部分作了总结，并对移动通信行业的其他各种分析在使用数据挖掘技术的方面上提出了展望。